MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件，“hbase-site.xml”从HBase客户端获取，例如：/opt/client/HBase/hbase/conf，“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”从Hive客

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hdfs_path 格式 无。 说明 HDFS的路径，如“hdfs:///tmp”。 父主题： 标示符

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HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码，但是 MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码，但是MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下，为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN？ 回答 在MapReduce中，默认情况下，任务完成之后，HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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前提条件 已安装客户端时： 已安装HDFS客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 未安装客户端时： Linux环境已安装JDK，版本号需要和IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。

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在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下，为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN？ 回答 在MapReduce中，默认情况下，任务完成之后，HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文

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直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文

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MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置，默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。

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应用开发指导 MapReduce服务 MRS 二次开发配置和导入样例工程 07:13 二次开发配置和导入样例工程 MapReduce服务 MRS 开发环境准备 03:33 开发环境准备 MapReduce服务 MRS MapReduce任务提交样例 21:47 MapReduce任务提交样例

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，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示： $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/

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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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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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在主集群的 FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 日志 > 下载”。 在“服务”中勾选待操作集群的“Mapreduce”。 单击右上角的设置日志收集的“开始时间”和“结束时间”分别为告警产生时间的前后10分钟，单击“下载”。 请联系运维人员，并发送已收集的故障日志信息。 告警清除

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，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示： $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/

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s/用户名/logs）; 查看appid和当前作业的id是否超过历史记录最大值。 父主题： 使用Spark

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