MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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Java类 使用以下启动配置来运行应用程序的Main类。 要快速运行一个应用程序而不必手动创建一个启动配置，只需在Main类的代码编辑器中，单击main()或类声明旁边的Run按钮（）即可。CodeArts IDE将自动创建相应的temporary launch configuration，并在配置列表中显示出来。

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JAVA方法 介绍APM采集的JAVA方法指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JAVA方法采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 拦截方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 配置拦截方法名，该方

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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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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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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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华为云OBS之间迁移教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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管理中心典型场景教程 新建 DataArts Studio 与MRS Hive 数据湖 的连接 新建DataArts Studio与DWS数据湖的连接 新建DataArts Studio与MySQL数据库的连接 父主题： 管理中心

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然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YARN的Client和A

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GaussDB 应用程序开发教程概述 GaussDB支持通过JDBC、ODBC、libpq、Psycopg、Go、ecpg等接口来连接数据库并进行操作。 JDBC JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为

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JAVA类型 APM支持的JAVA类型 APM支持JAVA类应用，目前已支持多种主流Java框架、web服务器、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 自研探针JAVA组件和框架 探针类型 组件 JDK 1.8 JDK 17 自研探针 Dubbo 2.6.x 2.6.x 自研探针

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数据目录典型场景教程 配置增量元数据采集任务 通过数据目录查看数据血缘关系 父主题： 数据目录

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通过Java API提交Oozie作业开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握Oozie的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job

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数： set mapreduce.map.memory.mb=4096;// 每个Map Task需要的内存量 set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276M; // 每个Map Task 的JVM最大使用内存 set mapreduce.reduce

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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