地图数据服务 MapDS

Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问

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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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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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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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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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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 MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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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 MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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/** * @param 输入为一个key和value值集合迭代器。 * 由各个map汇总相同的key而来。reduce方法汇总相同key的个数。 * 并调用context.write(key, value)输出到指定目录。 * 其reduce的输出的key，value由Outputformat写入文件系统。

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job.queuename” setNumMapTasks(int n) ->“mapreduce.job.maps” setNumReduceTasks(int n) ->“mapreduce.job.reduces” 父主题： Mapreduce应用开发规范

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n）、资源（Resource）和条件（Condition）。 如何使用这些元素编辑SCP自定义策略，请参考创建SCP。 操作（Action） 操作（Action）即为SCP中支持的授权项。 “访问级别”列描述如何对操作进行分类（list、read和write等）。此分类可帮助您了解在SCP中相应操作对应的访问级别。

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MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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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集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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如果您是首次使用MRS的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过MRS组件介绍和产品功能章节的内容，了解MRS相关的基础知识，包含MRS各组件的基本原理和增强特性介绍，以及MRS服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使用MRS。《快速入门

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xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的

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MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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在“权限”的表格中选择“HDFS > File System > hdfs://hacluster/ ”，勾选“Read”、“Write”和“Execute”。 在“权限”的表格中选择“Hive > Hive Read Write Privileges”，勾选default的“C

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