application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile

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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数

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MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用：http://hadoop.apache

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MapReduce REST API接口介绍 功能简介 通过HTTP REST API来查看更多MapReduce任务的信息。目前Mapresuce的REST接口可以查询已完成任务的状态信息。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用： http://hadoop.apache

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e应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，

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程语言。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编

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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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华为云 MapReduce服务 （ MRS ）是华为云提供的大数据服务，可以在华为云上部署和管理Hadoop系统，一键即可部署Hadoop集群。 MRS提供用户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合 华为云计算 、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运

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Server，简称E CS ）作为集群的节点，每个 弹性云服务器 是集群中的一个节点。 与 裸金属服务器 的关系 数据仓库 服务使用裸金属 服务器 （Bare Metal Server，简称BMS）作为集群的节点，每个裸金属服务器是集群中的一个节点。 与虚拟私有云的关系 数据仓库服务使用虚拟私有云（Virtual

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空

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使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当使用load导入数据到Hive表的时候，属于需要跨文件系统的情况（例如原数据在HDFS上，而H

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来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以

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应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。

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ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 问题 在MapReduce任务运行过程中，ResourceManager发生主备切换，切换完成后，MapReduce任务继续执行，此时任务的运行时间过长。 回答 因为ResourceManager HA已启用，但是Work-preserving

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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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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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true（默认开启）和hive.optimize.skewjoin=true执行报错：ClassCastException org.apache.hadoop.hive.ql.plan.ConditionalWork cannot be cast to org.apache.hadoop.hive

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