MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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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

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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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）

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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）

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运维授权 如何使用集群组件 使用Alluxio 从零开始使用Flink 从零开始使用Flume 从零开始使用Hadoop 从零开始使用HBase 从零开始使用Hive 从零开始使用Hue 从零开始使用Impala 从零开始使用kafka KafkaManager介绍 从零开始使用Kudu

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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rt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过程分为三个不同步骤：Copy、Sort（实际应当称为Merge）及Reduce。在Copy过程中，Reducer尝

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mon/runtime/security/config 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 使用Combiner 在Map阶段，有一个可选过程，将同一个key值的中

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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mon/runtime/security/config 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 使用Combiner 在Map阶段，有一个可选过程，将同一个key值的中

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e.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop j

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视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。 云下：自建数据库、MongoDB、Redis。 云上：OBS。 云下：HDFS。 生态兼容 DLV 、永洪BI、帆软。 大数据生态工具。 自定义镜像

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e.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop j

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仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的迁移对象范围 在使用DRS进行迁移时，不同类型的迁移任务，支持的迁移对象范围不同，详细情况可参考表2。DRS会根据用户选择，在“预检查”阶段对迁移对象进行自动检查。 表2 支持的迁移对象 类型名称 使用须知 迁移对象范围 支持选择表级、库级或实例级（全部迁移）。

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数据库类—MongoDBQuery MongoDB查询操作使用，系统限制最大查询结果记录数100条。 参数 是否必选 参数类型 描述 Ip 是 String 数据库ip地址 Port 是 Integer 数据库端口 User Name 是 String 用户名 Password 是

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在 MRS 管理控制台提交SQL作业 MapReduce服务 MRS 使用Kafka客户端创建Topic 04:55 使用Kafka客户端创建Topic MapReduce服务 MRS 使用Hive客户端创建外部表 04:20 使用Hive客户端创建外部表 MapReduce服务 MRS 访问集群WebUI界面

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到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 Reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 Map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默认的TextFileInputForma

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人员，您希望他们拥有MapReduce服务的使用权限，但是不希望他们拥有删除MRS集群等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用MRS，但是不允许删除MRS集群的权限策略，控制他们对MRS集群资源的使用范围。 创建用户并授权使用MRS IAM用户同步

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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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）

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