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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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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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作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为

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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作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为

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监控、星系数据监控、某公司数据监测平台、教育信息化分布、某运输行业大数据平台、数据中心云监控 x √ √ 其他模板（持续更新）：新冠疫情态势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏 x x √ 可用模板 可用模板（单位：个） 3 12 所有模板 可创建的大屏数 可创建大屏数（单位：个）

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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应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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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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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/

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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页，如图1所示，单击“项目”页签，单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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存的80%。 是，执行1.e。 否，执行2。 单击“组件管理 > MapReduce > 服务配置 > 全部配置 > JobHistoryServer > 系统”。将GC_OPTS参数中-Xmx的值根据实际情况调大，并单击“保存配置”，勾选“重新启动角色实例。”，单击“确定”进行重启。

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已获取MRS SparkSQL数据源的地址。 为了使 DLV 大屏与MRS集群网络互通，您需要使用云数据迁移（ CDM ）集群作为网络代理。请确保在CDM服务中已有可用的集群，且CDM集群与MRS集群必须处在相同的区域、可用区和VPC中，且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。

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搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts

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大版本升级 使用须知 目前DDS不支持直接通过控制台进行版本升级。如您需要可以通过数据复制服务进行迁移。 例如：使用数据复制服务将DDS 3.4版本迁移到DDS 4.0版本，可以实现应用不停服的情况下，平滑完成数据库的迁移工作。 限制条件 通过数据复制服务进行迁移，需要提前准备好待迁移到的高版本数据库实例。

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步骤3：保存或保存并发布大屏 完成大屏字段和样式配置并单击“更新”后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图9 保存并发布 收藏：收藏大屏后，可在产品首页“我的收藏”快速找到大屏。 保存并发

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大对象类型 概述 BLOB是一个二进制大对象，可以容纳可变数量的数据。这四个BLOB 类型是TINYBLOB，BLOB， MEDIUMBLOB和LONGBLOB。这些不同之处仅在于各自可以容纳的值的最大长度不同。DSC工具支持以下列出类型转换。 BLOB类型可以存储图片，列存储不支持BLOB。

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