调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

查看更多 →

如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

查看更多 →

reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。

查看更多 →

reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。

查看更多 →

reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。

查看更多 →

reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。

查看更多 →

Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

查看更多 →

Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

查看更多 →

Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

查看更多 →

来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，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

查看更多 →

MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理

查看更多 →

输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

查看更多 →

调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

查看更多 →

调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

输入为一个key和value值集合迭代器。 * 由各个map汇总相同的key而来。reduce方法汇总相同key的个数。 * 并调用context.write(key, value)输出到指定目录。 * 其reduce的输出的key，value由Outputformat写入文件系统。 *

查看更多 →

Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项，在mapred-site.xml中指定 如下给出接口所对应的mapred-site.xml中的配置项： setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce.job.map

查看更多 →

处理方法：将实例参数模板中参数“security.javascriptEnabled”的值修改为“true”，并重启实例生效，即可使用该命令。 如果实例参数模板为默认参数模板，由于默认参数模板中不允许修改参数值，您可以创建一个参数模板，并修改对应参数值，修改后将新参数模板关联到该实例，具体请参见应用参数模板。

查看更多 →

参数配置-2 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize

查看更多 →

如果该列包含资源类型，则必须在具有该操作的语句中指定该资源的URN。 资源类型列中必需资源在表中用星号（*）标识，表示使用此操作必须指定该资源类型。 关于MapReduce服务（ MRS ）定义的资源类型的详细信息请参见资源类型（Resource）。 “条件键”列包括了可以在SCP语句的Condition元素中支持指定的键值。

查看更多 →