heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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的索引不会构建与表数据对应的索引数据。因此，可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据与表数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。 如果暂时禁用索引并且在此期间向禁用的索引列执行新的put操作，直接将索引从禁用状态启用可能会导致索引数据与表数据不一致。

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gSQL驱动包“gsjdbc4-*.jar”，与开源PgSQL服务不兼容导致报错。 处理步骤 用户在“pg_hba.conf”文件配置白名单。 驱动重复，集群自带，将其余驱动清除，所有Core节点上的gsjdbc4 jar包去掉，在sqoop/lib目录下添加PgSQL Jar包即可。

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为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败？ 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中的非View

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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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非常适用于商业智能化应用场景。 MapReduce服务 （ MRS Impala） Impala直接对存储在HDFS、HBase或 对象存储服务 （OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive

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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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<tablename>：表示要操作的表名。 <inputdir>：表示要批量导入的数据目录。 -Dindexspecs.to.add=<indexspecs>：表示索引名与列的映射，例如-Dindexspecs.to.add='index_bulk=>info:[age->String]'。 其构成如下所示： indexNameN=>familyN

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WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息，请参考HQL 语言手册。 图3为Hive的结构简图。

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索引不会构建与表数据对应的索引数据。因此，可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据与表数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。 如果暂时禁用索引并且在此期间，向禁用的索引列执行新的put操作，直接将索引从禁用状态启用可能会导致索引数据与用户数据不一致

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无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。 字段名使用‘_’字符拼接两个name，标识嵌套关系。

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无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。 字段名使用‘_’字符拼接两个name，标识嵌套关系。

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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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成 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能 易于管理 高可用性。Mast

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“Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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/opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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