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阿里云文档 2025-04-16

读写MaxCompute

EMR Serverless Spark内置了基于Spark DataSource V2的MaxCompute DataSource，只需在开发时添加对应的配置即可连接MaxCompute。本文为您介绍在EMR Serverless Spark中实现MaxCompute的读取与写入操作。

文章 2024-08-31 来自：开发者社区

MaxCompute 的 MapReduce 与机器学习

# 随着大数据时代的到来，如何有效地处理和分析海量数据成为了一个重要的课题。MapReduce 是一种编程模型，用于处理和生成大型数据集，其核心思想是将计算任务分解为可以并行处理的小任务。阿里云的 MaxCompute 是一个面向离线数据仓库的计算服务，提供了 MapReduce 接口来处理大规模数据集。本文将探讨如何利用 MaxCompu...

问答 2024-06-26 来自：开发者社区

大数据计算MaxCompute是可以用hdfs和hive和mapreduce的吗？

我有个基于cdh5.9的项目要接入云，公司买的阿里云大数据服务没有emr，大数据计算MaxCompute是可以用hdfs和hive和mapreduce的吗？

问答 2024-06-13 来自：开发者社区

MaxCompute提交mapreduce作业处理oss上的数据报错Exception in ...

MaxCompute提交mapreduce作业处理oss上的数据报错Exception in thread "main" org.apache.hadoop.fs.UnsupportedFileSystemException: No FileSystem for scheme "oss" at

问答 2023-05-22 来自：开发者社区

DataWorks中如何实现对MaxCompute表的分布式mapreduce数据处理？

阿里云文档 2023-04-04

EMR支持Hologres和MaxCompute数据源

阿里云E-MapReduce（简称EMR）支持Spark、Trino计算引擎直接访问Hologres和MaxCompute表，为您提供了更加完善的湖仓一体化的解决方案，以及更加高效、稳定的数据分析体验。

问答 2023-03-08 来自：开发者社区

请问大佬们，MaxCompute mapreduce 如何进行mapjoin开发，是加载资源吗，有文

请问大佬们，MaxCompute mapreduce 如何进行mapjoin开发，是加载资源吗，有文档吗？

问答 2022-04-15 来自：开发者社区

MaxCompute用户指南：MapReduce：MR限制项汇总

为避免您出现因没注意限制条件，业务启动后才发现限制条件，导致业务停止的现象发生，本文将对 MaxCompute MR 限制项进行汇总，以方便您查看。 MaxCompute MR 限制项汇总，如下表所示：边界名边界值分类配置项名称默认值是否可配置说明instance 内存占用[256M，12G]内存限制odps.stage.mapper(reducer).mem 和 odps.stage.map....

问答 2022-04-15 来自：开发者社区

MaxCompute用户指南：MapReduce：Java SDK：兼容版本SDK概述

MaxCompute 兼容版本的 MapReduce 与 Hadoop MapReduce 兼容性的详细列表，如下表所示：类型接口是否兼容Mappervoid map(KEYIN key, VALUEIN value, org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context)是Mappervoid run(org.apache.hadoop.map....

问答 2022-04-15 来自：开发者社区

MaxCompute用户指南：MapReduce：示例程序：分区表输入示例

本文将为您介绍两个把 Partition 作为输入输出的示例，仅供参考。示例一： public static void main(String[] args) throws Exception { JobConf job = new JobConf(); ...

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更新时间 2024-09-01 11:04:42

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E-MapReduce Serverless Spark 版

E-MapReduce Serverless Spark 版是开源大数据平台 E-MapReduce 基于 Spark 提供的一款全托管、一站式的数据计算平台。它为用户提供任务开发、调试、发布、调度和运维等全方位的产品化服务，显著简化了大数据计算的工作流程。

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