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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存储策略定义在Hue的WebUI界面上分为两大类： 静态存储策略 当前存储策略 根据HDFS的文档访问频率、重要性，为HDFS目录指定存储策略，例如ONE_SSD、ALL_SSD等，此目录下的文件可被迁移到相应存储介质上保存。 动态存储策略 为HDFS目录设置规则，系统可以根据文件的最近访问时间、最近修改时

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任务灵活重组，形成一个大的DAG作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive

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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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DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。 权限要求 表1 操作权限要求 操作类型/作用对象 操作 权限要求 DATABASE CREATE DATABASE dbname [LOCATION "hdfs_path"] 如果指定了HDFS路径hdf

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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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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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hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。 hadoop distcp <path/for/data> hdfs://A

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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.txt：数据输入文件

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code2说明是在执行mapreduce任务期间报错导致任务失败。 原因分析 进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。 因此怀疑此语句查询的表对应的HDFS上的文件有问题，Map

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txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath

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txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath

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txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath

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CEFILE、ORC等存储格式。 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore：对表，

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作） 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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使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）

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HDFS Colocation 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。

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使用HDFS 修改RPC端口后HDFS NameNode实例都变为备状态 通过公网IP连接使用HDFS客户端报错 使用Python远程连接HDFS的端口失败 HDFS容量达到100%导致上层服务HBase、Spark等不可用 启动HDFS和Yarn服务报错“Permission denied”

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