可以设置批量部署、增量部署等部署策略吗？ 目前页面上还没有提供部署策略的选择，但是可以通过配置来实现一些部署策略，例如： 批量部署：在为应用配置主机时，可以选择多个主机作为目标主机。 增量部署：模板部署中支持新增部署步骤，或者禁用单个或者多个部署步骤。 父主题： 应用部署

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Scripts 配置及脚本 1） Global.yaml：配置 服务器 节点的必要参数 2） Check-env.sh：部署前环境检查工作 3） Install-kubernetesinstall.sh：安装基础环境脚本 4） Auto-service.sh：完成产品一键部署 MENIFEST

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部署安装 配置文件许可 远程登录 弹性云服务器 ，在根目录/opt下新建文件夹： mikdir /opt/SuperMap/License 上传许可文件至此目录下。 安装依赖库 将获取到的 SuperMap iServer 安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/map/SuperMap

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tar.gz 配置环境 进入解压后的目录 cd supermap-imanager-for-kubernetes 打开配置环境变量，所有变量均设有默认值，可保持不变或根据实际环境更改，配置完成后保存并退出 sudo vi .env 图1 配置环境 执行部署命令，安装iManager

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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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MapReduce服务 MRS 接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

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部署安装 配置文件许可 远程登录弹性 云服务器 ，在根目录/opt下新建文件夹： mikdir /opt/SuperMap/License 上传许可文件至此目录下 启动及停止iServer服务 将获取到的 SuperMap iPortal 安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下（建议安装路径为英文目录，例如

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安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-factory安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf 文件名

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安装部署 Backint Agent安装 配置Backint Agent （可选）升级Backint Agent 父主题： SAP Backint安装指南

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进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative

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进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative

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安装部署 安装包解压 将获取到的pie-engine-studio安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压 tar -zxvf 文件名.tar

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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使用Eclipse工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备Eclipse与JDK 准备运行环境 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce应用运行环境 获取并导入样例工程 或者新建工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习

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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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