DRS迁移实例的弹性公网IP。如图4所示： 图4 迁移实例公网弹性IP 以上讲述的是精细配置白名单的方法，还有一种简单设置白名单的方法，在安全允许的情况下，可以将源数据库MongoDB实例的网络白名单设置为0.0.0.0/0，代表允许任何IP地址访问该实例。 上述的网络白名单是为

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168.0.1:7300;192.168.0.2:7301 数据库名称 要连接的MongoDB数据库名称。 DB_mongodb 用户名 连接MongoDB的用户名。 cdm 密码 连接MongoDB的密码。 - 直连模式 适用于主节点网络通，副本节点网络不通场景。 说明： 直连模式 服务器 列表只能配一个ip。

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可进入表的选择界面，用户也可以直接输入表名称。 如果选择界面没有待选择的表，请确认表是否已经创建，或者对应连接里的账号是否有元数据查询的权限。 COLLECTION 迁移行为 将记录迁移到MongoDB目的端时，选择需要进行的插入行为操作。 新增：将文件记录直接插入指定的集合。

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高级属性 迁移行为 选择写入目的端的迁移方式。 新增：将文件记录直接插入指定的集合。 有则替换，无则新增：以指定的过滤键作为查询条件。如果在集合中找到匹配的记录，则替换该记录。如果不存在，则添加新记录。 替换：使用指定的过滤键作为查询条件。如果在集合中找到匹配的记录，则替换该记录。如果没有，则不会添加新记录。

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可进入表的选择界面，用户也可以直接输入表名称。 如果选择界面没有待选择的表，请确认表是否已经创建，或者对应连接里的账号是否有元数据查询的权限。 COLLECTION 迁移行为 将记录迁移到MongoDB目的端时，选择需要进行的插入行为操作。 新增：将文件记录直接插入指定的集合。

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如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

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如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

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由于目标库不支持压缩参数的设置，DRS不迁移压缩参数，迁移任务不报错。 如果源数据库的MongoDB服务不是单独部署的，而是和其他的服务部署在同一台机器，则必须要给源数据库的wiredTiger引擎加上cacheSizeGB的参数配置，建议值设为最小空闲内存的一半。 如果源数据库是副

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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理

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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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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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输入的数据集切分为若干独立的数据块，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 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以

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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 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从

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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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行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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