单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录 MRS 控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称，该集群需要包含Hadoop组件，且已为MRS集群绑定具

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认后进行本地下载。 获取下载的tar包，此即为 FusionInsight 集群配置文件。 针对MRS 2.x及之前版本集群： 登录MRS管理控制台。 选择“集群列表 > 现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面，单击“组件管理”。 单击“下载客户端”。“客户端类型”选择“仅配置文件

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1087 2018-06-11 07:49 obs://obs-bucket/test2 MR程序 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar wordcount obs://example-bucket/input/test

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单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称，该集群需要包含Hadoop组件，且已为MRS集群绑定具

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务端保持一致，其他保持默认即可，单击确认后进行本地下载。 获取下载的tar包，此即为FusionInsight集群配置文件。 针对MRS 2.x及之前版本集群： 登录MRS管理控制台。 选择“集群列表 > 现有集群”，单击集群名称进入集群详情页面，单击“组件管理”。 单击“下载客

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HDFS: Number of write operations=2 Job Counters Launched map tasks=2 Launched reduce tasks=1 Data-local map tasks=2 Total time spent by all maps

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RY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn

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RY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn

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process : 2 12731 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 13405 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site

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process : 2 12731 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 13405 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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HDFS: Number of write operations=2 Job Counters Launched map tasks=2 Launched reduce tasks=1 Data-local map tasks=2 Total time spent by all maps

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impl配置为org.apache.hadoop.fs.obs.OBSFileSystem。 重启HDFS集群。 在MapReduce2集群中增加配置项 在MapReduce2集群CONFIGS的ADVANCED配置项中修改mapred-site.xml文件中的mapreduce.application

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扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由YARN的ResourceManager和A

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priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为NORMAL。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.priority”项。 表2 类org.apache

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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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https://github.com/apache/hadoop -r 1827467c9a56f133025f28557bfc2c562d78e816 Compiled by centos on 2020-09-14T13:17Z Compiled with protoc 2.5.0 From

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-Dhadoop.root.logfile=syslog -Xmx784m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1>/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/application_144984

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link./folder2</name> <value>hdfs://NS2/folder2</value> </property> 对于依赖HDFS的MR配置中，需要使用已挂载的目录。 错误示例： <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>

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y类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1,v1> —> map —> <k2,v2> —> 汇总数据 —> <k2,List(v2)> —> reduce —> <k3,v3>(output)

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y类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1,v1> —> map —> <k2,v2> —> 汇总数据 —> <k2,List(v2)> —> reduce —> <k3,v3>(output)

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