codec为“org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCode”： set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.map.output.compress=true; set mapreduce.map.output

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在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB

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全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 hadoop.rpc.protection 须知： 设置后需要重启服务生效，且不支持滚动重启。 设置后需要重新下载客户端配置，否则HDFS无法提供读写服务。 设置Hadoop中各模块的RPC通道是否加密。通道包括：

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据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一：

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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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进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请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

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进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请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

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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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通过主机连接，用户可以在 DataArts Studio 数据开发中连接到指定的主机，通过脚本开发和作业开发在主机上执行Shell或Python脚本。主机连接保存连接某个主机的连接信息，当主机的连接信息有变化时，只需在主机连接管理中编辑修改，而不需要到具体的脚本或作业中逐一修改。 父主题： 管理中心

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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。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java

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apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec org.apache.hadoop.io.compress

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带了postgre驱动包gsjdbc4-*.jar，与开源postgre服务不兼容导致报错。 报错中type为12时：数据库的pg_hba.conf文件配置有误。 解决方案： 报错中type为5时：在每台 MRS NodeManager实例所在节点上移动驱动包gsjdbc4-*.jar到tmp目录下。

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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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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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tPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有zkfc进程。 HDFS NameNode的ZKFC连接到ZooKeeper，把主机名等信息保存到ZooKeeper中，即“/hadoop-ha”下的znode目录里。先创

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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并提交到HiveServer。例如下面的示例中，如果修改了集群中的YARN配置参数时，Hive客户端、示例程序都需要审视并修改之前已经提交到HiveServer的配置参数： 初始状态： 集群YARN的参数配置如下： mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2048M

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任务日志记录了每个运行在Container中的任务输出的日志信息。默认情况下，任务日志只会存放在各NodeManager的本地磁盘上。打开日志聚合功能后，NodeManager会在作业运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能

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