er.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客户端获取，例如：/o

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE

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如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 MapReduce服务 （ MRS Ranger） Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFi

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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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MRS Hive 获取MRS Hive配置文件方法如下： 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件，在MRS Manager下载用户认证文件，解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“hiveclient

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未安装HBase时Hive on Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

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child.java.opts=-Xms1024M -Xmx3584M;//此参数为全局参数，既对Map和Reduce统一设置 参数设置只对当前session有效。 父主题： 使用Hive

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE

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secret.key，fs.obs.endpoint和fs.obs.impl。 fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint分别为用户的ak、sk和endpoint。访问密钥AK/SK和终端节点Endpoint请根据实际填写，AK

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spark-shell执行SQL跨文件系统load数据到Hive表失败 用户问题 使用spark-shell命令执行SQL或者spark-submit提交的Spark任务里面有SQL的load命令，并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统，上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。 原因分析 当

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conf 使用上传工具（比如：WinScp）将mapreduce-examples-1.0.jar、input_data1.txt和input_data2.txt复制到test目录下，将“创建角色和用户”中的步骤5获得的keytab文件和krb5.conf文件复制到conf目录。

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未安装HBase时Hive on Spark任务卡顿如何处理 Hive使用WHERE条件查询超过3.2万分区的表报错 使用IBM的JDK访问Beeline客户端出现连接HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据

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HA能够解决JHS单点故障时，应用访问MapReduce接口无效，导致整体应用执行失败的场景，从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举和倒换。 JobH

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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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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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Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种

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

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String zkQuorum = clientInfo.getProperty("zk.quorum");//zookeeper节点ip和端口列表 String zooKeeperNamespace = clientInfo.getProperty("zooKeeperNamespace");

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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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