<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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当HBase已经配置透明加密后，执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组（非 FusionInsight Manager下第一个安装的集群，用户组为“c<集群ID>_hadoop”，例如“c2_hadoop”），且具有HBase根目录的加密key的读权限。 检查目录“/t

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“Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存

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zookeeper/hadoop.<系统 域名 > 系统随机生成 ZooKeeper系统启动用户。 zkcli/hadoop.<系统域名> 系统随机生成 登录Zookeeper 服务器 用户。 oozie 系统随机生成 Oozie系统启动与Kerberos认证用户。 kafka/hadoop.<系统域名>

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索引不会构建与表数据对应的索引数据。因此，可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据与表数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。 如果暂时禁用索引并且在此期间，向禁用的索引列执行新的put操作，直接将索引从禁用状态启用可能会导致索引数据与用户数据不一致

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确保MRS跟DWS网络互联互通，主要分以下几种场景： 场景一：MRS与DWS在同一个区域、同一个VPC下，默认网络互通。 场景二：MRS与DWS在同一个区域，不同VPC下，需要建立VPC对等连接，参见对接连接简介。 场景三：MRS与DWS不在一个区域，需要通过“云连接(CC)”打通网络，请参见对应服务的用户指南。

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当HBase已经配置透明加密后，执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组（非FusionInsight Manager下第一个安装的集群，用户组为“c<集群ID>_hadoop”，例如“c2_hadoop”），且具有HBase根目录的加密key的读权限=。 检查目录/t

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“Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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<tablename>：表示要操作的表名。 <inputdir>：表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>：表示索引名与列的映射，例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。 其构成如下所示： indexNameN=>familyN

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v/BigData/hadoop/data1/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data2/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data3/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data4/dn/current

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。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中，配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 若主集群的客户端安装在集群外的节点上，也需在该节点的hosts文件中配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 主备集群间的网络带宽需要根据业务流量而定，不应少于最大的可能业务流量。

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overwrite，否则会导致文件个数与桶数不一致。 使用WebHCat的部分REST接口的前置条件 WebHCat的部分REST接口使用依赖于MapReduce的JobHistoryServer实例，具体接口如下： mapreduce/jar(POST) mapreduce/streaming(POST)

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MRS可以做什么？ 问： MapReduce Service（MRS）可以做什么？ 答： MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持 数据湖 、数

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读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData

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读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData

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k离线大规模分布式数据存储和计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建MRS集群：创建一个MRS 3.2.0-LTS.1版本开启Kerberos认证的“Hadoop分析集群”。 创建集群用户：在FusionInsight

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