MapReduce应用开发简介 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（applica

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Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入

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Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入

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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服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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MapReduce应用开发简介 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（applicat

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Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java 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

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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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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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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服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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快速购买Hadoop分析集群 本章节为您介绍如何快速购买一个Hadoop分析集群，Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算，Presto交互

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购买 MRS 集群时，找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 问： 购买MRS集群时，为什么找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件？ 答： HDFS、Yarn和MapReduce组件包含在Hadoop组件中，当购买MRS集群时无法看到HDFS、Yarn和MapReduce组件，勾选Ha

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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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的YARN配置参数时，Hive客户端、示例程序都需要审视并修改之前已经提交到HiveServer的配置参数： 初始状态： 集群YARN的参数配置如下： mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2048M 客户端的参数配置如下： mapreduce.reduce

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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”。 进入客户端安装目录“/o

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MapReduce应用开发简介 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（applicat

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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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细操作，请参见如何使用自动化工具配置华为云镜像源(x86_64和ARM)？。 操作流程 Linux实例手工搭建Hadoop环境的具体操作步骤如下： 安装JDK 安装Hadoop 配置Hadoop 配置SSH免密登录 启动Hadoop 实施步骤 安装JDK 登录 弹性云服务器 。 执行以下命令，下载jdk软件包。

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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.MultiComponentExample类：

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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”。 进入客户端安装目录“/o

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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