adoop-mapreduce-examples-2.7.x.jar HDFS存储路径：以“/user”开头。Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark需要以“.jar”结尾。sql、jar不区分大小写。 父主题： 使用Spark

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告警”，弹出告警页面。 在告警页面，选中“告警ID”为“18020”的告警，在该页面的告警详情里查看“定位信息”，查看超时任务的名称和超时时间。 根据任务名称和超时时间，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”，登录Yarn的

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需要以“/”或“s3a://”开头。OBS路径不支持KMS加密的文件或程序。 Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark Jar需要以“.jar”结尾，sql和jar不区分大小写。 说明： 作业类型为MapReduce或Spark时，jar_path参数为必选。 input 否

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MapReduce服务 MRS 提交MapReduce作业 02:11 提交MapReduce作业 MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25 MRS集群健康检查 MapReduce服务 MRS 在线检索和下载MRS集群日志 03:48 在线检索和下载MRS集群日志 MapReduce服务

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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。

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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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区等的结构和属性信息（即Hive的元数据），这些信息需要存放在一个关系型数据库中，由MetaStore管理和处理。在产品中，Hive的元数据由DBService组件存储和维护，由Metadata组件提供元数据服务。 Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引

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志存放目录是hdfs://hacluster/tmp/logs/用户名/logs）; 查看appid和当前作业的id是否超过历史记录最大值。 父主题： 使用Spark

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oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examp

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oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examp

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已获取MRS SparkSQL数据源的地址。 为了使 DLV 大屏与MRS集群网络互通，您需要使用 云数据迁移 （ CDM ）集群作为网络代理。请确保在CDM服务中已有可用的集群，且CDM集群与MRS集群必须处在相同的区域、可用区和VPC中，且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。

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取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。 StructuredStreamingStateScalaExample 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp

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华为云 DLI 是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 MapReduce服务（MRS HBase）

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e目录获取Application相关信息，恢复数据。 Yarn和Tez的关系 Hive on Tez作业信息需要Yarn提供TimeLine Server能力，以支持Hive任务展示应用程序的当前和历史状态，便于存储和检索。 TimelineServer会将数据保存到内存数据库L

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库服务 GaussDB （DWS），MapReduce服务MRS，云数据库RDS等。使用DLI的跨源能力，需要先创建跨源连接。 管理控制台界面具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala，pyspark和java三种语言进行开发。 表格存

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户端，使用JDBC连接来进行表的创建、数据加载、查询和删除。 SparkThriftServerScalaExample Storm storm-examples storm-common-examples 构造Storm拓扑和开发Spout/Bolt样例程序。可实现创建Spou

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主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。 尽量使用Map

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根据自己的业务场景，为driver设置合理的内存。 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要

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据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源，快速帮助客户上云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台，满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 父主题： 产品咨询类

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examples”中的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。 将准备MRS应用开发用户时得到的keytab文件“user.keytab”和“krb5.conf”用户认证凭据

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