MapReduce任务提交样例 MapReduce服务 MRS MapReduce多组件调用样例 23:46 MapReduce多组件调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的HCatalog接口调用样例 10:40 Hive的HCatalog接口调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的JDBC接口调用样例

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是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一： 如果文件较小，则可以将默认长度设置得大于文件最大长度，例如最大的文件是95

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

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查看对应目录权限是否异常； 查看目录下是否有对应的appid文件（Spark的eventlog存放目录：MRS 3.x及以后版本的目录是hdfs://hacluster/spark2xJobHistory2x，MRS 3.x以前版本的目录是hdfs://hacluster/sparkJobHistory，

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s/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。 父主题：

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HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapR

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/OozieSparkHBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。 父主题：

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sionInsight-Spark-*/spark/examples/jars命令， 查看样例程序的jar包。 jar包名最多为1023字符，不能包含;|&>,<'$特殊字符，且不可为空或全空格。 执行程序可存储于HDFS或者OBS中，不同的文件系统对应的路径存在差异。 OBS存

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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SparkOnHudiScalaExample SparkOnMultiHbaseScalaExample Spark同时访问两个集群中的HBase的Scala示例程序。 本示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkSQLJavaExample Spark SQL任务的Java/Python/Scala示例程序。

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SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 MapReduce服务（MRS

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新建MRS SparkSQL数据源连接 登录DLV管理控制台。 在“我的数据”页面，单击页面最上方的工作空间下拉列表并选择所需访问的工作空间，然后单击“新建数据连接”。 图1 新建连接 在“新建数据连接”窗口中，选择数据源类型“MapReduce服务 MRS SparkSQL”，然后配置相关参数。

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概述 DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS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。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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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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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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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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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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storm-hbase-examples MRS的Storm与HBase组件实现交互的示例程序。实现提交Storm拓扑将数据存储到HBase的WordCount表中。 storm-hdfs-examples MRS的Storm与HDFS组件实现交互的示例程序。实现提交Storm拓扑数据存储到HDFS的功能。 storm-jdbc-examples

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若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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