/opt/client source bigdata_env hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1-*.jar wordcount "/user/example/input/*"

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执行以下命令在HDFS上创建Jar包存放目录。 hdfs dfs -mkdir Jar包存放在hdfs中的路径 执行以下命令将在Maven中心仓下载的Jar包和在Past Releases下载的Jar包上传至HDFS中。 hdfs dfs -put Jar包存放路径 Jar包存放在hdfs中的路径

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通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。

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使用Yarn 集群启动Yarn后产生大量作业占用资源 通过客户端hadoop jar命令提交任务后返回“GC overhead”报错 Yarn汇聚日志过大导致节点磁盘被占满 MapReduce任务异常，临时文件未删除 Yarn客户端的端口信息错误导致提交任务后报错connection

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"job_name":"MapReduceTest", "job_type":"MapReduce", "arguments":[ "obs://obs-test/program/hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar",

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从服务端拷贝如下文件至jar包（样例代码导出的jar包可参考在Linux环境中调测HDFS应用）同目录的conf目录下。 表1 配置文件 文件名称 作用 获取地址 core-site.xml 配置HDFS详细参数。 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site

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/input 通过yarn jar执行wordcount作业。 yarn jar /opt/share/hadoop-mapreduce-examples-<hadoop版本号>-mrs-<mrs集群版本号>/hadoop-mapreduce-examples-<hadoop版本号>-mrs-<mrs集群版本号>

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", "jar_path" : "s3a://mrs-opsadm/jarpath/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar", "arguments" : "wordcount", "input" : "s3a://mrs-opsadm/input/"

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source bigdata_env kinit test hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1-*.jar wordcount "/user/example/input/*"

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file jar location 是 String 资源文件所在OBS路径，当类型为jar时，location为主Jar包所在路径。最多256个字符。示例：obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar包所依赖的J

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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0.2.jar;D:\FIClient\nonSafety\ FusionInsight _Cluster_<集群ID>_Services_ClientConfig\HDFS\hdfs-example-normal\lib\hadoop-annotations-3.1.1.jar;D:

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口，通过Rest执行Hive命令，提交MapReduce任务。 Hive客户端 包括人机交互命令行Beeline、提供给JDBC应用的JDBC驱动、提供给Python应用的Python驱动、提供给MapReduce的HCatalog相关JAR包。 ZooKeeper集群 ZooK

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using /opt/hadoop-2.10.x/share/hadoop/common/hadoop-common-2.10.x.jar 配置Hadoop 修改Hadoop配置文件core-site.xml。 执行以下命令，进入编辑页面。 vim /opt/hadoop-2.10.x/

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z2、gz压缩格式的数据。 目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码，但是MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码，但是MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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Flink Jar作业类 Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar 包冲突，导致作业提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错，报错信息为Authentication failed

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w.xml”文件中的<jar>标签和<spark-opts>标签路径一致。 src\main\resources\workflow.xml <jar> </jar> 将“OoizeSparkHBase-1.0.jar”修改成实际打包的jar包名称 <jar>${nameNode}

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ow.xml”文件中的<jar>标签和<spark-opts>标签路径一致 src\main\resources\workflow.xml <jar> </jar> 将“OoizeSparkHBase-1.0.jar”修改成实际打包的jar包名称 <jar>${nameNode}

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，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到 DLI 资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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