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和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档
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和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 Keytab文件
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和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档
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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReducemap任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。
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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
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和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 Keytab文件
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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReducemap任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job
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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置MR任务临时文件清理
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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。
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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。
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更多关于MapReduce组件操作指导，请参考使用MapReduce。 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YARN的Client和ApplicationMaster接口集成到YARN中，利用YARN申请计算所需资源。
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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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