件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce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。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（

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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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adoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持Ma

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购买 MRS 集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 问： 购买MRS集群时，为什么找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件？ 答： HDFS、Yarn和MapReduce组件包含在Hadoop组件中，当购买MRS集群时无法看到HDFS、Yarn和MapRed

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<outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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Language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，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： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON

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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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Client Loader的客户端，包括WebUI和CLI版本两种交互界面。 Loader Server Loader的服务端，主要功能包括：处理客户端操作请求、管理连接器和元数据、提交MapReduce作业和监控MapReduce作业状态等。 REST API 实现RESTful（HTTP

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN 服务器 提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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Policy”，为1新建的用户组添加相应OBS路径的“Read”和“Write”权限。 例如，为用户组“obs_hadoop1”添加“obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1”的“Read”和“Write”权限： 图2 为新建用户组赋予OBS路径读和写的权限 父主题： MRS集群服务对接OBS示例

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与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。

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此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止

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，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以一个20节点的计算场景为例，默认清理周期（15日）内将产生约1800万日志文件，占用NameNode近18G内存空间，同时拖慢HDFS的系统响应速度。 由于收集到HDFS上的日志文件只有读取和删除的需求，因此可以利用Hadoop

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token

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<outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>

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Hive的MetaStore（元数据服务）处理Hive的数据库、表、分区等的结构和属性信息（即Hive的元数据），这些信息需要存放在一个关系型数据库中，由MetaStore管理和处理。在产品中，Hive的元数据由DBService组件存储和维护，由Metadata组件提供元数据服务。 Hive与Spark的关系

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运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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