write operations=0 HDFS: Number of bytes read=674 HDFS: Number of bytes written=23 HDFS: Number of read operations=9 HDFS: Number of large read

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write operations=0 HDFS: Number of bytes read=674 HDFS: Number of bytes written=23 HDFS: Number of read operations=9 HDFS: Number of large read

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，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示： $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x.tar.gz /mapred/framework/

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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（application/job）通常会把输入的数

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MapReduce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（application

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce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（application/

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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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TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 HDFS和Spark的关系

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，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。 操作步骤 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir <inputdir> hdfs dfs -put <local_data_file> <inputdir> 例如定义数据文件“data

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此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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ALM-18021 Mapreduce服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Mapreduce服务状态。当检测到Mapreduce服务不可用时产生该告警。 Mapreduce服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18021 紧急 是 告警参数

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MapReduce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（application/

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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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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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort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

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查看调测结果 操作场景 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。

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inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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提交HDFS作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交HDFS类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“Fs”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Fs”窗口中单击“添加”。 单击“CREATE DIRECTORY+”，添加待创

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压。 fromJobConfig.splitType 否 枚举 指定任务分片方式，选择按文件或文件大小进行分割。HDFS上的文件，如果在HDFS上已经分片，则HDFS每个分片视为一个文件。 FILE：按文件数量进行分片。例如有10个文件，并在任务参数中指定“throttlingConfig

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