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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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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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击“资产大屏”图片，进入资产大屏信息页面，如图3。 页面中各个模块的功能介绍和使用方法详见下述内容。 图3 资产大屏 资产大屏总览 如图4所示，展示当前工作空间内资产、受攻击资

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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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编辑大屏 本章节通过一个简单的示例向您介绍如何编辑大屏。 大屏开发页面总览 登录 DLV 控制台，在“我的大屏”页面，找到需要编辑的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击编辑按钮进入大屏开发页面。 在大屏开发页面中，您可以根据业务需求设计和开发大屏，完成添加组件、页面布局、关联数据源和发布大屏等操作。

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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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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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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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修复后需单击“重新检查”，获取新的检查结果。 升级数据库大版本过程将造成不超过五分钟的业务中断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，并且确保您的应用有自动重连机制。 升级主实例大版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的大版本（不支持单独升级只读实例的大版本）。 升级大版本后，实例会升级到新的内核大版本，不支持降级。

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MRS 数据源使用概述 MRS集群简介 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。

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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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connector推送到大数据生态系统中。 CDL基本原理 从零开始使用CDL ClickHouse组件 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse功能介绍

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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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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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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。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交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和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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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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