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对接Mongo scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Mapreduce Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议 Mapreduce应用开发示例

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GeminiDB Mongo接入 GeminiDB Mongo服务的日志对接LTS正在白名单用户内测中，如果您有需要请提工单给GeminiDB云服务开通。详细操作请参考提交工单。 GeminiDB Mongo错误日志结构化模板日志详情 GeminiDB Mongo错误日志示例 表1

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读命令列表 Mas-Mongo-SDK将以下mongo命令视为读命令，上述的本地读单边写和注解强制路由均根据此表来操作。 表1 读命令列表 序号 命令 描述 1. aggregate、count、distinct、mapReduce Aggregation Commands 2.

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce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（application/

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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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（application/job）通常会把输入的数

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MapReduce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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application

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操作 变量值 JAVA_HOME 若存在，则单击“编辑”。 若不存在，则单击“新建”。 JAVA的安装目录。 例如：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131 Path 编辑 若配置了JAVA_HOME，则在变量值的最前面加上： %JAVA_HOME%\bin;

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Java 注：使用前请务必先仔细阅读使用注意事项。 环境要求 JDK 1.6及以上版本。 引用库 httpclient、httpcore、httpmime、commons-codec、commons-logging、jackson-databind、jackson-annotat

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可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException.java 如果使用maven构建，可以使用SDK包中的libs\java-sdk-core-x

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JAVA 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 多媒体文件上传 多媒体文件下载

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Java Java API主要由org.apache.oozie.client.OozieClient提供。 表1 接口介绍 方法 说明 public String run(Properties conf) 运行job public void start(String jobId)

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t绑定在一起。 DataFrame toDF(java.lang.String... colNames) 返回一个列重命名的DataFrame。 DataFrame sort(java.lang.String sortCol,java.lang.String... sortCols)

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Java 由于Flink开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下这几个类： StreamExecutionEnvironment：是Flink流处理的基础，提供了程序的执行环境。 DataStr

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t绑定在一起。 DataFrame toDF(java.lang.String... colNames) 返回一个列重命名的DataFrame。 DataFrame sort(java.lang.String sortCol,java.lang.String... sortCols)

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Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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