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MapReduce应用开发常用概念
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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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准备MapReduce开发和运行环境
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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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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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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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MapReduce统计样例代码
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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
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MapReduce统计样例代码
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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
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MapReduce统计样例代码
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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text
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MapReduce Shuffle调优
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建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。 4096 mapreduce
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MapReduce常见问题
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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级
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MapReduce Shuffle调优
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建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。 4096 mapreduce
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Mapreduce应用开发规范
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MapReduce开源增强特性
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HA能够解决JHS单点故障时，应用访问MapReduce接口无效，导致整体应用执行失败的场景，从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举和倒换。 JobH
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MapReduce应用开发简介
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立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。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：
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调测MapReduce应用
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调测MapReduce应用
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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
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调测MapReduce应用
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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
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