编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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大数据组件的应用开发指导 通过参考 MRS 提供的开发指南操作指导及样例工程，您可以开发并运行调测自己的应用程序。 开发指南 获取MRS二次开发样例工程 通过Flink分析网页停留时间 通过HBase管理企业用户信息 HDFS文件操作 Hive数据分析应用 Impala应用开发 Kafka消息发布及订阅

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/usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar /usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud.jar 在HDFS集群中增加配置项

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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“

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MapReduce开发指南（安全模式） MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 MapReduce样例工程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1 执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3

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0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3

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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe

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DFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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MapReduce开发指南（普通模式） MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 MapReduce样例工程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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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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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe

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