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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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）

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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

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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：

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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）

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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）

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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ORACLE数据库系统是以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/ 服务器 (CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。 ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个

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MapReduce服务 （ClickHouse） 云数据库 MySQL 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server 云数据库 GaussDB 云数据库 GaussDB for Influx Oracle MySQL PostgreSQL SQL Server 分布式数据库中间件（DDM） 文件类

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情况下，应用程序（例如MapReduce、Hive、Tez等）需要进行完整的本地安装，将库安装至所有的集群机器（客户端及服务器端机器）中。当集群内开始进行滚动升级或降级时，本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中，首先只会对少数NodeManager进行

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Hive与DBService的关系 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

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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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》。 文档数据库服务DDS相关介绍请参考《文档数据库服务产品介绍》。 数据仓库 服务GaussDB（DWS）相关介绍请参考《数据仓库服务产品介绍》。 MapReduce服务 MRS 相关介绍请参考《MapReduce服务产品介绍》。 云数据库RDS相关介绍请参考《云数据库服务产品介绍》。

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元数据存储：Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。

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网络。 数据库名 单击“获取数据库”，在列表框中选择数据库。 填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成ClickHouse数据连接的添加。 使用MapReduce服务（ClickHouse）数据源 您可以参考使用数据仓库服务（DWS）数据源，配置使用MapReduce服务（ClickHouse）数据源。

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found”。该问题原因是操作系统的GLIBCXX版本较低，导致该特性依赖的libnativetask.so.1.0.0库无法加载，进而导致任务失败。 规避手段： 设置配置项mapreduce.job.map.output.collector.class的值为org.apache.hadoop.mapred

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DLV 的数据连接支持以下几种： 数据库类：包括数据仓库服务（DWS）、 数据湖探索 服务（ DLI ）、MapReduce服务（MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、云数据库（RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL Ser

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操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120.85.2:26014/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

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