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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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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准备开发程序环境 准备开发环境 在进行LakeFormation Java SDK开发程序前，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Java和JDK环境 已安装Java环境，Java版本要求使用JDK1.8或更高版本。 安装和配置IntelliJ IDEA

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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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MapReduce应用开发简介 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（application/job）通常会把

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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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Go应用程序开发 SDK客户端配置 SDK客户端调用 示例Demo 父主题： 应用程序开发

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应用程序开发教程 GaussDB 应用程序开发教程概述 开发规范 驱动包获取 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于Go驱动开发 附录

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应用程序开发教程 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于ecpg开发 基于Go驱动开发 调试

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应用程序开发教程 GaussDB应用程序开发教程概述 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于Go驱动开发 基于ecpg开发 兼容性参考 附录

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应用程序开发教程 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于ecpg开发 基于Go驱动开发 兼容性参考 调试

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MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编译并运行MapReduce应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 查看MapReduce应用调测结果

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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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应用开发简介

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