Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。 说明： 用户可在HDFS组件的配置界面中设置该参数的值，设置后全局生效，即Hadoop中各模块的RPC通道的加密属性全部生效。 对RPC的加密方式，有如下三种取值：

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自定义 版本类型 待创建的 MRS 集群版本类型。 普通版 集群版本 待创建的MRS集群版本。 MRS 3.1.5 组件选择 选择待创建的MRS集群配套的组件。 Hadoop分析集群 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。 可用区1 企业项目 选择集群所属的企业项目。 default 虚拟私有云

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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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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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MRS可以做什么？ 问： MapReduce Service（MRS）可以做什么？ 答： MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持 数据湖 、数

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户端和DataNode的错误日志。 客户端日志如下： 图1 客户端日志 DataNode日志如下： 2017-07-24 20:43:39,269 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86

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index：表示需修改索引状态的数据表的名称。 idx_state_opt：表示修改索引的目标状态，可选参数如下： indexnames.to.inactive：表示将指定的索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active：表示将指定的索引转换为ACTIVE状态。

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户端和DataNode的错误日志。 客户端日志如下： 图1 客户端日志 DataNode日志如下： 2017-07-24 20:43:39,269 | ERROR | DataXceiver for client DFSClient_NONMAPREDUCE_996005058_86

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odeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib/gsjdbc4-*.jar /tmp 报错中type为12时：调整数据库的pg_hba.conf文件，将address改成sqoop所在节点的ip。 场景二：（export场景）使用sqoop

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Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。

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支持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。

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ase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce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。 而MapReduce是一种编程

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立应用软件的开发工具的集合。 Database pg数据库。 WebApp（Oozie） WebApp（Oozie）即Oozie server，可以用内置的Tomcat容器，也可以用外部的，记录的信息比如日志等放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。

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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： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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t目录下获取，比如“mapreduce-examples-1.0.jar”。 上传生成的应用包“mapreduce-examples-1.0.jar”到Linux客户端上。例如“/opt”目录。 如果集群开启Kerberos，参考5.2.2-准备开发用户获得的“user.keytab”、“krb5

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index：表示需修改索引状态的数据表的名称。 idx_state_opt：表示修改索引的目标状态，可选参数如下： indexnames.to.inactive：表示将指定的索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active：表示将指定的索引转换为ACTIVE状态。

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。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop

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。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop Archives功能实现的，Hadoop

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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/opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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