力。 OBS只读外表和读写外表不支持。 delimiter 指定数据文件行数据的字段分隔符，不指定则使用默认分隔符，TEXT格式的默认分隔符是水平制表符（tab）。 分隔符不能是\r和\n。 分隔符不能和null参数相同。 分隔符不能包含“\”、“.”、数字和字母。 数据文件中单

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单击“作业管理”，在作业列表界面单击“添加”。 “作业类型”选择“MapReduce”，并配置其他作业信息。 图1 添加MapReduce作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 mapreduce_job 执行程序路径 待执行

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返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 父主题： MapReduce应用开发概述

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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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这个问题发生在往HDFS写文件时。查看客户端和DataNode的错误日志。 客户端日志如下： 图1 客户端日志 DataNode日志如下： 2017-07-24 20:43:39,269 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置，用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。

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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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root”，勾选“权限”列中的“提交”和“管理”，勾选完全后，单击如下图的待操作的集群名，进行后面权限的选择。 图2 配置Yarn服务权限 选择“HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/”，勾选“user”所在行的“权限”列的“读”、“写”和“执行”权限，单击“确定”，完成角色的创建。

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Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句，实时查询和分析用户数据。

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table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

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al=hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=hive/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已经经过安全认证，所以Hive数据库的用户名和密码为null或者空。

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table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

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将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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例如文件名为“wordcount1.txt”和“wordcount2.txt”，内容如下所示： vi /opt/wordcount1.txt hello word hello wordcount vi /opt/wordcount2.txt hello mapreduce hello hadoop 执行以下命令

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Hue系统启动与Kerberos认证用户，并用于访问HDFS和Hive。 flume 系统随机生成 Flume系统启动用户，用于访问HDFS和Kafka，对HDFS目录“/flume”有读写权限。 flume_server 系统随机生成 Flume系统启动用户，用于访问HDFS和Kafka，对HDFS目录“/flume”有读写权限。

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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报错中type为5时：在执行sqoop import命令时，会启动MapReduce任务，由于 MRS Hadoop安装目录（${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib）下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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