容错 容错的原理为：根据重试时间间隔的是否固定，分为固定间隔重试和指数间隔重试两种策略，默认重试策略为固定间隔重试。 Java Chassis的容错作用于微服务消费者，需要微服务应用集成容错模块，启用bizkeeper处理链。 配置示例如下： servicecomb: handler:

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容错 容错的原理为：根据重试时间间隔的是否固定，分为固定间隔重试和指数间隔重试两种策略，默认重试策略为固定间隔重试。 Java Chassis的容错作用于微服务消费者，需要微服务应用集成容错模块，启用bizkeeper处理链。 配置示例如下： servicecomb: handler:

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：控制终止会话。 参数类型：SUSET 取值范围：布尔型 on表示任何错误都会终止当前的会话。 off表示只有FATAL级别的错误才会终止会话。 默认值：off omit_encoding_error

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业，容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线） 容错检查详细介绍请参考： 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后，如果发生硬件故障会导致

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：打开该开关，ERROR级别报错会升级为PANIC报错，从而可以产生core堆栈。主要用于问题定位和业务测试。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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容错性 当数据库系统发生错误时，以下参数控制服务器处理错误的方式。 exit_on_error 参数说明：控制终止会话。 参数类型：SUSET 取值范围：布尔型 on表示任何错误都会终止当前的会话。 off表示只有FATAL级别的错误才会终止会话。 默认值：off omit_encoding_error

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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与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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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 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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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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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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个数大于或等于该参数值，副本数为该参数值。 10 3～256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。使能容错机制时建议将作业的Map数设置为大于等于3，推荐在作业数据量大的场景下使用。 0 0～1.0 loader.input.field

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个数大于或等于该参数值，副本数为该参数值。 10 3～256 loader.fault.tolerance.rate 容错率。 值大于0时使能容错机制。使能容错机制时建议将作业的Map数设置为大于等于3，推荐在作业数据量大的场景下使用。 0 0～1.0 loader.input.field

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不同数据源对SQL语句的容错支持能力存在差异： 所有数据源都支持读操作的容错执行。 Hive数据源支持写操作的容错执行。 容错能力非常适合大批量查询，如果用户在容错集群上同时运行大量短时间小查询，则可能会遇到延迟。因此，建议处理批处理操作时使用专用的容错计算实例，与进行交互式查询的更高查询量的计算实例分开。

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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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