File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。 尽量使用Map Join减少Shuffle的次数，大幅提升性能

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当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等

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当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等

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端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 mapreduce.map.output.compress.codec指定用于压缩的编解码器。 mapreduce.map.output

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在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output.compress.codec 参数解释：指定用于压缩的编解码器。

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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如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。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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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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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如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。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如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。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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21:29:18,136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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21:29:18,136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如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。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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