使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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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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查看源码成分分析扫描详情 该任务指导用户通过开源治理服务查看源码成分分析扫描结果。 前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已执行扫描任务。 操作步骤 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏，单击“软件成分分析 > 源码成分分析”。 在“源码成分分析”页面，可看到全部添加过

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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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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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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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch.json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run

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原因：系统中 C++ 头文件包含路径不当，导致cstdlib中执行“#include_next ”时，找不到系统 libc 中的 stdlib.h 。解决方案：修改los_config.mk 中LITEOS_CXXINCLUDE和LITEOS_LIBC_INCLUDE 顺序：LITEOS_LIBC_INCLUDE应在L

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用”，即可将该应用的源码包下载到本地。 图2 导出应用源码包 在应用开发页面导入源码包 在AstroZero服务控制台，单击“进入首页”，进入应用开发页面。 在左侧导航栏中，选择“应用”。 在应用页面，单击“导入应用”。 图3 选择导入应用 上传已获取的源码包，单击“确定”。 图4

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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如何体验ServiceStage的源码部署功能？ 如表1所示，ServiceStage基于GitHub提供了一些不同语言的demo。 您可以Fork特定语言的demo源码到自己的GitHub代码仓库中，参考创建并部署组件去体验ServiceStage的源码部署功能。 表1 Servic

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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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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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