支持HDFS单副本检测能力 在 MRS 3.1.0.0.2补丁以及之后的补丁中，会增加HDFS单副本检测和告警能力，新增是否允许写入单副本数据配置项“dfs.single.replication.enable”，对于新建集群该值配置为“false”，因为HDFS单副本并不属于MRS服务SLA保障范

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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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FDI Job DLI Flink Job DLI SQL DLI Spark DWS SQL MRS Spark SQL MRS Hive SQL MRS Presto SQL MRS Spark MRS Spark Python MRS ClickHouse MRS HetuEngine

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MRS数据源使用概述 MRS集群简介 MapReduce服务 （MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。

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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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操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples\oozienormal-examples”目录下的“OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。

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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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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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statistics语句相同，具体命令如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务，不会占用YARN资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

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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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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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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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ouse、HetuEngine、CDL和IoTDB服务 MRS 3.2.0-LTS.1.8 MRS 3.2.0-LTS.1.9 ZooKeeper、DBService、HDFS、Yarn、Mapreduce、Ranger、Hive、Spark2x、Kafka、Tez、HBase、

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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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rk/conf/spark-defaults.conf”配置文件中，重启JD BCS erver实例。 MRS_3.2.0-LTS.1.10以及之后补丁，修复管控面提交Spark长稳业务中业务jar包和业务表在同一个OBS桶下偶现OBS 403认证过期问题，开启方法（若之前有设置过，则跳过）：在Master节点通过ps

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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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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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件，方便用户日后的查询、审计和回溯。 对象存储服务 （Object Storage Service，OBS） LakeFormation服务的元数据所映射的实际业务数据，存储在OBS并行文件系统的目录和文件。 MapReduce服务（MapReduce Service，MRS） L

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SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据，包括SQL语句和Script脚本两种形式，如果SQL语句涉及敏感信息，请使用Script提交。 提交Hive作业 提交Spark作业 Spark基于内存进行计算的分布式计算框架。Spark支持提交Spark Jar和Spark python程序，执行Spark

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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