input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MR

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Hadoop对接OBS 概述 Hadoop系统提供了分布式存储、计算和资源调度引擎，用于大规模数据处理和分析。OBS服务实现了Hadoop的HDFS协议，在大数据场景中可以替代Hadoop系统中的HDFS服务，实现Spark、MapReduce、Hive等大数据生态与OBS服务的对接，为大数据计算提供“ 数据湖 ”存储。

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input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MR

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。 确认后集群配置新建成功。后续在新建Hadoop类型连接时，认证模式根据实际情况选择，将“是否使用集群配置”选择为“是”，然后选择对应的“集群配置名”， 即可快速完成Hadoop类型连接创建。 图3 使用集群配置 父主题： 在 CDM 集群中创建连接

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。 确认后集群配置新建成功。后续在新建Hadoop类型连接时，认证模式根据实际情况选择，将“是否使用集群配置”选择为“是”，然后选择对应的“集群配置名”， 即可快速完成Hadoop类型连接创建。 图3 使用集群配置 父主题： 在CDM集群中创建连接

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户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeMana

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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操作步骤 把旧集群中的用户数据迁移至新集群中。迁移数据需单表手动同步新旧集群的数据，通过Export、distcp、Import来完成。 例如，当前旧集群有用户表（t1，索引名为idx_t1）及其对应的索引表（t1_idx）。迁移数据的操作步骤如下： 从旧集群导出表中数据。 hbase

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表2 类org.apache.hadoop.mapred.JobConf的常用接口 方法 说明 setNumMapTasks(int n) 核心接口，指定MapReduce作业的map个数。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.maps”项。 说明：

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeMana

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impl配置为org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem。 重启HDFS集群。 在MapReduce2集群中增加配置项 在MapReduce2集群CONFIGS的ADVANCED配置项中修改mapred-site.xml文件中的mapreduce.application

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扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由YARN的ResourceManager和A

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5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。 mapreduce.map.memory.mb 说明： 需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 4096 Client mapreduce.reduce

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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sharing) 安装Hadoop 执行以下命令，下载Hadoop软件包。此处以2.10.x版本为例。 以下命令中，需要将“2.10.x”中的“x”替换为具体的软件版本号。 wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2

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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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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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<jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。 <priori

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<jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。 <priori

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件系统中的NameService，默认为“hdfs://hacluster”，如有多个NameService， 以“,”分隔。 例如： yarn jar /opt/hadoopclient/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*

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