MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

查看更多 →

MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

查看更多 →

准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

（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

查看更多 →

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

查看更多 →

准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

（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

查看更多 →

MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

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

查看更多 →

新建MRS Hive数据连接 连接MRS Hive前，需要满足以下条件： 已创建一个低于2.0.0版本的MRS集群，集群包含Hive组件，并且请确保MRS集群已关闭Kerberos认证。对于开启Kerberos认证的MRS Hive数据源， DLV 暂不支持。 已获取MRS Hive数据源的地址。

查看更多 →

Tool插件运行调试时中文乱码的问题 现象： 1. 文件运行在内部终端的乱码 main.cpp文件中有中文文字 构建生成可执行文件，右键单击运行 运行结果出现中文乱码： 2.运行调试使用外部 终端出现乱码 文件里面有输入输出，配置外部terminal, 在terminal中打印出来的中文乱码 解决办法：

查看更多 →

Hive元数据使用RDS时创建视图表中文乱码 用户问题 MRS 3.1.0版本集群，Hive元数据配置为RDS数据库中存储。创建视图时，使用case when语句中文显示乱码。 例如建表语句如下： 查看视图内容中，中文乱码： 原因分析 该问题是由于元数据表相关字段编码不是UTF 8，导致中文显示异常。 处理步骤

查看更多 →

配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

查看更多 →

MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

查看更多 →

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。

查看更多 →

MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

查看更多 →

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

查看更多 →

MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

查看更多 →

MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

查看更多 →

MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

查看更多 →

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：

查看更多 →