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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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安全重保解决方案
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SQL查询最佳实践
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础上，能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。
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MRS各组件样例工程汇总
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SparkOnHbaseJavaExample Spark on HBase场景的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序以数据源的方式去使用HBase，将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 SparkOnHbaseScalaExample
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SQL查询最佳实践
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上，能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union。 union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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MapReduce日志介绍
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数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-
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MapReduce日志介绍
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数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-
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MapReduce接口介绍
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SQL查询最佳实践
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础上，能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。
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SQL查询最佳实践
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础上，能够提高SQL执行效率。 使用UNION ALL代替UNION UNION在合并两个集合时会执行去重操作，而UNION ALL则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用UNION ALL替代UNION以便提升性能。
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MapReduce与其他组件的关系
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展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由YARN的ResourceManager和Ap
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组件响应动作实现
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组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器，还可以处理事件的响应动作，在响应动作中选择组件响应，就可以选择对应的组件响应动作，数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍，如何实现组件响应动作。 注册动作 图1 响应动作 /** * 文件global_SelectWidget
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如何实现组件交互
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