access.key：访问OBS的密钥ID。 fs.obs.secret.key：访问OBS与密钥ID对应的密钥。 - 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。 yarn jar hdfs://hacluster/user/test.jar 确认作业配置信息，单击“确定”，完成作业的新增。

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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

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全要求修改配置，且客户端与服务端中该配置项需使用相同设置。 安全模式：privacy 普通模式：authentication HDFS dfs.encrypt.data.transfer 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道是否加密。HDFS数据传输通道包括Data

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核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class< > cls)选择使用一个。也可以在“mapred-site

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MRS _Services_ClientConfig_ConfigFiles > HDFS > config”路径中得到“core-site.xml”、“hdfs-site.xml”文件。 生成MRS HDFS配置文件。 将上述获取到的文件放到一个新的目录下，并打包成zip文件，所有文件位于zip文件的根目录下。

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员获取此文件。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.runMode 否 枚举 选择HDFS连接的运行模式： EMBEDDED：连接实例与 CDM 运行在一起，该模式性能较好。 STANDALONE：连接实例运行在独立进程。如果CDM需要对接多个Hadoo

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使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）

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读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData

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-prbugpaxtq与-update配合，表示被拷贝文件的状态信息也会被更新； hdfs://cluster1/source、hdfs://cluster2/target分别表示源位置和目标位置。 集群间的数据拷贝，示例如下： hadoop distcp hdfs://cluster1/foo/bar

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。 必须在主备集群的所有节点的hosts文件中，配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 若主集群的客户端安装在集群外的节点上，也需在该节点的hosts文件中配置主备集群所有机器的机器名与业务IP地址的对应关系。 主备集群间的网络带宽需要根据业务流量而定，不应少于最大的可能业务流量。

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MapReduce Action 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 resourceManager

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MRS支持的角色与组件对应表 表1 MRS支持的角色与组件对应表 角色名 组件名 OMS Server OMSServer NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager

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code2说明是在执行mapreduce任务期间报错导致任务失败。 原因分析 进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。 因此怀疑此语句查询的表对应的HDFS上的文件有问题，Map

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overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多

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aStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标

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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

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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

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核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class< > cls)选择使用一个。也可以在“mapred-site

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核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class< > cls)选择使用一个。也可以在“mapred-site

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-prbugpaxtq与-update配合，表示被拷贝文件的状态信息也会被更新； hdfs://cluster1/source、hdfs://cluster2/target分别表示源位置和目标位置。 集群间的数据拷贝，示例如下： hadoop distcp hdfs://cluster1/foo/bar

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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