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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日志等信息。 Oozie Oozie提供REST接口与Hue交互，用于创建工作流、Coordinator、Bundle，以及它们的任务管理和监控。 在Hue前端提供图形化工作流、Coordinator、Bundle编辑器，Hue调用Oozie REST接口对工作流、Coordin

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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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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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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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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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jar。 HDFS：以“/user”开头。数据导入HDFS请参考导入数据。 SparkScript和HiveScript需要以“.sql”结尾，MapReduce需要以“.jar”结尾，Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。

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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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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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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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Applications”页面可根据任务提交时间和提交任务的用户名确认具体任务。 图5 查看作业详情 相关信息 Hadoop组件包含了HDFS、Yarn、Mapreduce服务，可根据业务实际需求运行相关作业进行离线数据分析或查看，详细操作请参见使用HDFS、使用MapReduce或使用Yarn。

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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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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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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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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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在集群详情页，单击“组件管理”。 在指定服务所在行，单击“启动”、“停止”和“重启”执行启动、停止和重启操作。 服务之间存在依赖关系。对某服务执行启动、停止和重启操作时，与该服务存在依赖关系的服务将受到影响。 具体影响如下： 启动某服务，该服务依赖的下层服务需先启动，服务功能才可生效。

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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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job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

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主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。 尽量使用Map

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