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

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行5。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传

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exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs

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运行 MRS 作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

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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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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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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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Storage Service，简称OBS）存储数据和模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与MapReduce服务的关系 数据解析使用MRS的Spark作为解析时的计算引擎，通过HadoopService与Spark交互。 父主题： 产品介绍

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce 和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问

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KafkaManager KrbServer及LdapServer Kudu Loader Manager MapReduce Oozie OpenTSDB Presto Ranger Spark Spark2x StarRocks Storm Tez YARN ZooKeeper

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

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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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MRS Spark 功能 通过MRS Spark节点实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”、“-”、“/”

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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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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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