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MapReduce Java API接口介绍
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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache
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MapReduce应用开发流程介绍
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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介
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MapReduce基本原理
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配置MapReduce shuffle address
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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述
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MapReduce开发指南
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MapReduce开发指南 MapReduce应用开发概述 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题
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配置MapReduce应用安全认证
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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应
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MapReduce Java API接口介绍
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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop
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配置MapReduce应用安全认证
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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写
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MapReduce统计样例程序
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MapReduce统计样例代码
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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.FemaleInfoCollector类：
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MapReduce统计样例程序
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MapReduce样例工程介绍
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配置MapReduce shuffle address
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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述
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配置MapReduce应用安全认证
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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写
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MapReduce统计样例程序
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MapReduce Java API接口介绍
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MapReduce性能调优
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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化
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Storm基本原理
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据可靠性的业务，则需要使用精确一次的可靠性方案，以确保数据被处理且仅被处理一次。 容错 Storm是一个容错系统，提供较高可用性。表2从Storm的不同部件失效的情况角度解释其容错能力： 表2 容错能力 失效场景 说明 Nimbus失效 Nimbus是无状态且快速失效的。当主Ni
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Spark基本原理
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周期性的设置检查点（橙色箭头） 为了容错的需要，StreamingContext会周期性的设置检查点，并保存到外部文件系统中。 容错性 Spark及其RDD允许无缝的处理集群中任何Worker节点的故障。鉴于Spark Streaming建立于Spark之上，因此其Worker节点也具备了同样的容错能力。然而，由于Spark
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文件系统出现异常状态
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目前文件系统异常状态主要包括删除错误、扩容错误、缩容错误、缩容失败，当处于这些状态时，请参考下面处理建议。 表1 文件系统状态异常处理建议 异常状态 建议 删除错误 当文件系统处于删除错误状态，文件系统可自动恢复到可用状态。如果不能恢复到可用状态，请联系管理员解决。 扩容错误 当文件系统处于扩容错误状态，文件
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