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MapReduce与其他组件的关系
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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并
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MapReduce REST API接口介绍
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MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache
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MapReduce Java API接口介绍
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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom
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MapReduce Java API接口介绍
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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom
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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长
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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 问题 在MapReduce任务运行过程中，ResourceManager发生主备切换，切换完成后，MapReduce任务继续执行，此时任务的运行时间过长。 回答 因为ResourceManager HA已启用，但是Work-preserving
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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长
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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 问题 在MapReduce任务运行过程中，ResourceManager发生主备切换，切换完成后，MapReduce任务继续执行，此时任务的运行时间过长。 回答 因为ResourceManager HA已启用，但是Work-preserving
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MapReduce REST API接口介绍
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MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache
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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常
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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
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MapReduce Java API接口介绍
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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom
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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常
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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
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Hive与其他组件的关系
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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。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。
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MapReduce Java API接口介绍
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e应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，
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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率
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BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。 前提条件
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购买MRS集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？
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MapReduce REST API接口介绍
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MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache
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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率
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操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。 本章节适用于MRS
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MapReduce REST API接口介绍
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MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache
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MapReduce开源增强特性
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来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以
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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败
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MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。
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Hive支持ZSTD压缩格式
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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile
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配置MapReduce应用安全认证
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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应
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