配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS

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参数说明 表1 URI参数说明 参数名 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 job_name 是 String 作业名称 请求参数 表2 请求Header参数 参数名 是否必选 参数类型 说明 workspace

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使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任务

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Save model to local path. model.save("/tmp/spark_model") 保存完模型后，需要上传到OBS目录才能发布。发布时需要带上config.json配置和推理代码customize_service.py。config.json编写请参考

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DLI Spark 功能 通过DLI Spark节点执行一个预先定义的Spark作业。 DLI Spark节点的具体使用教程，请参见开发一个DLI Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置DLI Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称

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Spark Core 日志聚合下，如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中

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在sqlserver2014上创建一张空表“test_1”用于存储SparkSQL数据。执行以下语句： create table test_1 (id int, name text, value text); 配置“Spark输入”算子，生成三个字段A、B和C： 设置了数据连接器后，单击“自动识别”，

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、RC和PARQUET）。 说明： PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段名称替代字段序号对ORC文件进行解析，因此，Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名需要保持一致。

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台对接，包括华为云MapReduce服务（MRS）、Cloudera CDH和Hortonworks HDP，满足用户业务的灵活诉求。 华为云MapReduce服务（MRS） 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。

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客户端访问Yarn的RPC通道。 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。

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nt/program/xxx.jar。 HDFS：以“/user”开头。 SparkScript和HiveScript需要以“.sql”结尾，MapReduce需要以“.jar”结尾，Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。

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Loader JD BCS erver Spark JobHistory Spark SparkResource Spark JDB CS erver2x Spark2x JobHistory2x Spark2x SparkResource2x Spark2x MetaStore Hive

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Phoenix（集成在HBase中） - 5.0.0 5.0.0 5.0.0 5.0.0 Ranger 1.0.1 2.0.0 2.0.0 2.0.0 2.0.0 Spark/Spark2x 2.2.2 2.4.5 3.1.1 3.1.1 3.1.1 Sqoop - 1.4.7 - 1.4.7 - Storm 1.2

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hbaseTable：是创建的spark表的表名。 id string,name string, age int：是spark表的字段名和字段类型。 table1：HBase表名。 id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase

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hbaseTable：是创建的spark表的表名。 id string,name string, age int：是spark表的字段名和字段类型。 table1：HBase表名。 id：HBase表的rowkey列名。 name=cf1.cq1, age=cf1.cq2：spark表的列和HBase

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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS

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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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ZooKeeper,HDFS,Yarn,Mapreduce,Ranger,Hive,Spark2x,Kafka,Tez,HBase,Flink,Flume,Hue,meta,Guardian,Loader,ClickHouse,HetuEngine,CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS

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0 Hive 3.1.0 Hudi（集成在Spark2x中） 0.9.0 Hue 4.7.0 Kafka 2.11-2.4.0 KrbServer 1.18 LdapServer 2.7.0 Loader 1.99.3 Mapreduce 3.1.1 Oozie 5.1.0 Phoenix（集成在HBase中）

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