据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示，MapReduce通过实现YARN的Clien

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分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。

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表示数据库查询结果在内存中缓存的最大时间。单位为毫秒，默认值为10000，当值为0时表示不缓存。 注意事项 不支持Redis集群。 请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（D CS ）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建Redis类型的缓存实例请参考《分布式缓存服务用户指南》。 该

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元数据缓存相关 元数据缓存文件存于何处？如何清理？

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创建预热缓存任务 功能介绍 创建预热任务。 URI POST /v1.0/cdn/preheatingtasks 参数说明请参见表1。 表1 参数说明 名称 是否必选 参数类型 描述 enterprise_project_id 否 String 当用户开启企业项目功能时，该参数生

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"。 engine String 是 缓存引擎：Redis和Memcached。 engine_version String 是 缓存版本。当缓存引擎为Redis时，该字段为必填，取值为3.0、4.0或5.0。当缓存引擎为Memcached时，该字段为可选，取值可为空。 capacity

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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【停售公告】华为云分布式缓存服务Redis 3.0版本停售公告 华为云已停售分布式缓存服务Redis 3.0版本。 停售范围 停售区域：所有区域。 停售影响 该版本停售后，新用户将无法购买Redis 3.0，已购买该版本的用户如果需要由低版本升级到高版本，建议重新购买高版本实例，然后将数据迁移到高版本。

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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存放oozie运行时需要的依赖库，需用户手动上传 否 oozie调度失败 /user/mapred/hadoop-mapreduce-xxx.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark

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04:11 创建MRS集群 MapReduce服务 MRS 修改服务配置参数 04:01 MRS修改服务配置参数指导 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群弹性伸缩 03:44 配置MRS集群弹性伸缩 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端 03:44 安装及使用MRS客户端

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分布式缓存实例的存储类型，当前只支持Redis DISTRIBUTED_CACHE_VERSION 分布式缓存实例的版本号 DISTRIBUTED_CACHE_NAME 分布式缓存实例的名称 DISTRIBUTED_CACHE_HOST 分布式缓存实例的连接IP地址 DISTRIBUTED_CACHE_PORT

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中，所有实例都运行在独立的 云服务器 上，主要包括以下实例： ABAP Central Services

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分布式缓存实例的存储类型，当前只支持Redis DISTRIBUTED_CACHE_VERSION 分布式缓存实例的版本号 DISTRIBUTED_CACHE_NAME 分布式缓存实例的名称 DISTRIBUTED_CACHE_HOST 分布式缓存实例的连接IP地址 DISTRIBUTED_CACHE_PORT

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随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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