MapReduce应用开发 概述 环境准备 开发程序 调测程序 MapReduce接口 FAQ 开发规范

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jar_path 格式 无。 说明 jar包路径，该路径可以是本地路径也可以是HDFS路径。 父主题： 标示符

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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lass<extends InputFormat> cls) ->“mapreduce.job.inputformat.class” setJar(String jar) ->“mapreduce.job.jar” setOutputFormat(Class< extends OutputFormat>

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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

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Spark Jar作业开发指南 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 使用Spark作业访问DLI元数据 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业 使用Spark作业跨源访问数据源

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本修改。 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample

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在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 前提条件 已将准备连接集群配置文件获取的配置文件放置到“conf”目录下（例如“/opt/client/conf”，该目录需要与2上传的“MRTest-XXX.jar”包所在目录相同）。 已参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据准备好待处理的数据。

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ore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-metastore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-XXX.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-exec-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/libfb303-XXX

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选择队列。Flink Jar作业只能运行在通用队列上。 图2 选择队列 上传Jar包。 Flink版本需要和用户Jar包指定的Flink版本保持一致。 图3 上传Jar包 表2 参数说明 名称 描述 应用程序 用户自定义的程序包。在选择程序包之前需要将对应的Jar包上传至OBS桶中，

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Flink Jar作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南

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xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如/opt/client/conf，与配置文件位于同一目录下。

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"javadbg", "name": "Jar Application", "request": "launch", "jar": { "path": "${workspaceRoot}/path/to/demo.jar", "console":

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xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如“/opt/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。

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xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如/opt/client/conf，与配置文件位于同一目录下。

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queueName) ->“mapreduce.job.queuename” setNumMapTasks(int n) ->“mapreduce.job.maps” setNumReduceTasks(int n) ->“mapreduce.job.reduces” 父主题： 开发规范

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已将准备连接集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ

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场景说明 开发流程 工作流配置文件“workflow.xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java Act

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yarn jar <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包应用工程中的类得main方法。

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yarn jar <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包应用工程中的类得main方法。

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“settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。

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