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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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> cls) 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<

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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

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开发一个MRS Flink作业 本章节介绍如何在数据开发模块上进行MRS Flink作业开发。 场景说明 本教程通过开发一个MRS Flink作业来实现统计单词的个数。 前提条件 具有OBS相关路径的访问权限。 已开通MapReduce服务MRS，并创建MRS集群。 数据准备 下

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修改资源名称为test的资源内容，资源类型为jar，资源文件所在OBS路径为obs://dlf-test/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar，资源主Jar包所依赖的JAR包、properties文件为obs://dlf-test/depend1.jar","obs://dlf-test/depend2

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oup用户组。 执行如下命令，运行Jar包。 hadoop jar HDFSTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.hdfs.examples.HdfsExample hadoop jar HDFSTest-XXX.jar com.huawei.bigdata

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MRS应用开发开源jar包冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark

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MRS集群组件如何管理和使用第三方jar包 MRS集群内部分组件支持使用自定义的第三方jar包来满足组件的定制化需求，如果用户应用在使用组件时调用了第三方jar包，可放置到每个节点上指定目录中，重启组件后该目录下的jar会被相应的组件程序自动加载。 放置目录为：组件安装节点的“<

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> cls) 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<

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> cls) 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<

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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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Flink Jar作业提交SQL样例程序开发思路 场景说明 当作业的SQL语句修改频繁时，可使用Flink Jar的方式提交Flink SQL语句，以减少用户工作量。 本场景适用于MRS 3.2.1及以后版本。 开发思路 使用当前样例提交并执行指定的SQL语句，多个语句之间使用分号分隔。

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Spark、MRS Spark、MRS MapReduce和 DLI Flink Job。 创建资源后，配置资源关联的文件。在作业中可以直接引用资源。当资源文件变更，只需要修改资源引用的位置即可，不需要修改作业配置。关于资源的使用样例请参见开发一个DLI Spark作业。 约束限制 该功能依赖于OBS服务或MRS

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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