个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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客户端访问Yarn的RPC通道。 NodeManager和ResourceManager间的RPC通道。 Spark访问Yarn，Spark访问HDFS的RPC通道。 Mapreduce访问Yarn，Mapreduce访问HDFS的RPC通道。 HBase访问HDFS的RPC通道。

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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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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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算资源。 DLI 优先级功能包含DLI Flink Job、DLI SQL和DLI Spark三个作业算子。 只有运行在弹性资源池上的作业支持设置作业优先级。 弹性资源池上的SQL作业支持作业优先级。 Spark 2.4.5及以上版本的作业支持设置作业优先级。 Flink 1.12及以上版本的作业支持设置作业优先级。

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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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Phoenix（集成在HBase中） - 5.0.0 5.0.0 5.0.0 5.0.0 Ranger 1.0.1 2.0.0 2.0.0 2.0.0 2.0.0 Spark/Spark2x 2.2.2 2.4.5 3.1.1 3.1.1 3.1.1 Sqoop - 1.4.7 - 1.4.7 - Storm 1.2

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DLV 的数据连接支持以下几种： 数据库类：包括 数据仓库 服务（DWS）、 数据湖探索 服务（DLI）、MapReduce服务（MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL

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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

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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

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2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据 Hive是否支持向量化查询

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call）通道，HMaster和RegionServer间的RPC通道。设置为“privacy”表示通道加密，认证、完整性和隐私性功能都全部开启，设置为“integrity”表示不加密，只开启认证和完整性功能，设置为“authentication”表示不加密，仅要求认证报文，不要求完整性和隐私性。 说明：

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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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nt/program/xxx.jar。 HDFS：以“/user”开头。 SparkScript和HiveScript需要以“.sql”结尾，MapReduce需要以“.jar”结尾，Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。

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数据库类 DLV支持以下几种数据库： 数据仓库服务（DWS） 数据湖 探索（DLI） MapReduce服务（MRS Hive） MapReduce服务（MRS SparkSQL） MapReduce服务（ClickHouse） 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL 云数据库

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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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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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/user/mapred/hadoop-mapreduce-3.1.1.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失

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