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MapReduce性能调优
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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化
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MapReduce服务MRS接入LTS
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MapReduce服务 MRS 接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS
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MapReduce统计样例程序
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MapReduce样例工程介绍
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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp
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MapReduce统计样例程序
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MapReduce统计样例代码
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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：
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MapReduce开发指南
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MapReduce开发指南 MapReduce应用开发概述 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题
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MapReduce统计样例程序
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准备MapReduce应用开发环境
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准备MapReduce应用开发环境 MapReduce应用开发环境简介 准备MapReduce应用开发用户 准备Eclipse与JDK 准备MapReduce应用运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南
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MapReduce应用开发流程介绍
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使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习
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MapReduce Java API接口介绍
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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache
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MapReduce应用开发流程介绍
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使用Eclipse工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备Eclipse与JDK 准备运行环境 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce应用运行环境 获取并导入样例工程 或者新建工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序
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准备MapReduce应用开发用户
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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置
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MapReduce应用开发流程介绍
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使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习
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MapReduce统计样例程序
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MapReduce统计样例代码
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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：
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MapReduce Java API接口介绍
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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache
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MapReduce基本原理
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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
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（可选）创建MapReduce样例工程
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Project”页面选择“Java”，然后配置工程需要的JDK和其他Java库。如下图所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框中填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题： 准备MapReduce应用开发环境
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准备MapReduce样例初始数据
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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据
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（可选）创建MapReduce样例工程
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Project”页面选择“Java”，然后配置工程需要的JDK和其他Java库。如图2所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框中填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题： 准备MapReduce应用开发环境
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