Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

查看更多 →

Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

查看更多 →

Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

查看更多 →

MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

查看更多 →

如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

查看更多 →

段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

查看更多 →

codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

查看更多 →

调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

配置Oozie MapReduce作业 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

查看更多 →

配置Oozie MapReduce作业 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

查看更多 →

MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

查看更多 →

MapReduce应用开发简介 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（applicat

查看更多 →

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

查看更多 →

MapReduce应用开发简介 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（applicat

查看更多 →

调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

查看更多 →

段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

用例管理页面会隔一会出现类似刷新的动作，怎么处理? 点击用例管理页面的【流程历史】 图1 查看流程 鼠标放在流程历史上提示”存在错误信息”节点上，会提示该节点存在的错误信息，例如由于用户权限导致无法创建性能自动化用例。如果用例加载报错的问题已解决您可以点击悬浮显示的【关闭提示】关闭该提示。

查看更多 →

什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

查看更多 →

MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

查看更多 →