lass<extends InputFormat> cls) ->“mapreduce.job.inputformat.class” setJar(String jar) ->“mapreduce.job.jar” setOutputFormat(Class< extends OutputFormat>

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HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html。 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，可参考“安装客户端”。

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TsvImporterByteMapper”时可以得到更好的性能。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper 父主题： HBase性能调优

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切换到运行目录，执行以下命令，运行Jar包。 java -jar hbase-springboot-*.jar 否，执行3。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录，例如“/opt/test”，并创建子目录“lib”和“conf”。将样例工程依赖的Jar包导出，导出步骤请参考

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re-xxx.jar:$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-xxx.jar:$HIVE_HOME/lib/hive-exec-xxx.jar:$HCAT_HOME/lib/libfb303-xxx.jar:$HADOOP_HOME/et

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re-xxx.jar:$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-xxx.jar:$HIVE_HOME/lib/hive-exec-xxx.jar:$HCAT_HOME/lib/libfb303-xxx.jar:$HADOOP_HOME/et

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-Dhadoop.root.logfile=syslog -Xmx784m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1>/srv/BigData/hadoop/data1/nm/containerlogs/application_144984

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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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re-xxx.jar:$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-xxx.jar:$HIVE_HOME/lib/hive-exec-xxx.jar:$HCAT_HOME/lib/libfb303-xxx.jar:$HADOOP_HOME/et

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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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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。 操作步骤 准备一个具有对应组件操作权限的用户。 例如：使用admin用户登录 FusionInsight

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提交作业之前，首先需要创建一个工作流。 前提条件 使用Hue提交Oozie作业之前，需要提前配置好Oozie客户端，并上传样例配置文件和jar至HDFS指定目录，具体操作请参考Oozie客户端配置说明章节。 操作步骤 准备一个具有对应组件操作权限的用户。 例如：使用admin用户登录FusionInsight

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录，可参考“安装客户端”。

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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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存放oozie运行时需要的依赖库，需用户手动上传 否 oozie调度失败 /user/mapred/hadoop-mapreduce-xxx.tar.gz 固定文件 MR分布式缓存功能使用的各jar包 否 MR分布式缓存功能无法使用 /user/hive 固定目录 Hive相关数据存储的默认路径，包含依赖的spark

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0-SNAPSHOT-0.jar at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$25.doCall(DistributedFileSystem.java:1399) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem$25

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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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operate=cluster2-hadoop01-tst-daas-deepexi cluster2-hadoop01-tst-daas-deepexi：为当环境的yarn资源 域名 （无域名则使用ip）替换“.”为“-”的结果（如果域名为hadoop1.daas.com —> hadoop1-daas-com）

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