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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Beeline命令行，查询t2表数据内容，查看数据分析结果。 select * from t2; +----------+----------+ | t2.col1 | t2.col2 | +----------+----------+ | 1 | 2 | | 2

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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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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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DFS/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客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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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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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MapReduce组件，勾选Ha

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装

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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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-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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HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分

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TsvImporterByteMapper”时可以得到更好的性能。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper 父主题： HBase性能调优

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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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org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。 hadoop distcp <path/for/data>

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当HBase已经配置透明加密后，执行bulkload命令的HBase用户需要添加到对应集群的hadoop用户组（非 FusionInsight Manager下第一个安装的集群，用户组为“c<集群ID>_hadoop”，例如“c2_hadoop”），且具有HBase根目录的加密key的读权限。 检查目录“/t

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目

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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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