MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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报错中type为5时：在执行sqoop import命令时，会启动MapReduce任务，由于 MRS Hadoop安装目录（${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib）下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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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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，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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MRS可以做什么？ 问： MapReduce Service（MRS）可以做什么？ 答： MapReduce服务（MapReduce Service）为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持 数据湖 、数

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveSe

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在界面左侧树单击待查看异常环境后的。 单击“异常”，切换至异常页签。页面默认展示所“全部实例”的“异常日志”异常日志信息。具体指标以及说明，参见表1。 图1 异常监控数据 表1 异常日志参数说明列表 指标集 参数 说明 异常 类名 发生异常的所在类。 异常类型 该异常的类型。 日志类型

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在界面左侧树单击环境，单击“异常”，切换至异常页签。 在异常页签单击要查看的具体实例，可以查看该实例的应用异常监控数据。 概览 展示所选实例异常总次数。 异常 对应用的异常日志进行监控，监控的指标包括异常类型、总次数、消息、异常堆栈、异常调用链。 搜索：搜索框设置搜索条件后，单击，查看满足搜索条件的实例列表。

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“Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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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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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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/opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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principal" => "hbase/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM", "hbase.master.kerberos.principal" => "hbase/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM"} （可选）如果启用Bulklo

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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exist. [Lease. Holder: DFSClient_NONMAPREDUCE_1202985678_1, pendingcreates: 1936] ?at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.ch

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