codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

查看更多 →

段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

查看更多 →

如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

查看更多 →

DRS-test-migrate 自定义。 源数据库引擎 MongoDB - 目标数据库引擎 DDS - 网络类型 公网网络 本示例中采用公网网络。 网络示意图 图1 其他云MongoDB数据库实时迁移示意图 图2 其他云自建MongoDB数据库实时迁移示意图 迁移流程 图3 迁移流程图 迁移建议（重要）

查看更多 →

MongoDB连接参数说明 MongoDB连接适用于第三方云MongoDB服务，以及用户在本地数据中心或E CS 上自建的MongoDB，常用于从MongoDB同步数据到大数据平台。 连接本地MongoDB数据库时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行

查看更多 →

配置MongoDB目的端参数 作业中目的连接为MongoDB连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合，相当于关系数据库的表名。单击输入框后

查看更多 →

配置MongoDB目的端参数 作业中目的连接为MongoDB连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合，相当于关系数据库的表名。单击输入框后

查看更多 →

配置MongoDB目的端参数 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数类型 参数名 说明 取值样例 基本参数 数据库 输入或选择数据库名称。单击输入框后面的按钮可以进入数据库的选择界面。 default 集合名 写入数据的集合名，单击输入框后面的按钮可进入集合的选择界面。

查看更多 →

将MongoDB迁移到GeminiDB Mongo 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 本地自建Mongo数据库（3.2、3.4、4.0版本） ECS自建Mongo数据库（3.2、3.4、4.0版本） 其他云上Mongo数据库（3.2、3.4、4.0版本）

查看更多 →

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应用开发常用概念

查看更多 →

准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

查看更多 →

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

查看更多 →

MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 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.hadoop

查看更多 →

据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示，MapReduce通过实现YARN的Clien

查看更多 →

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

查看更多 →

MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

查看更多 →

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：

查看更多 →

MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：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.hadoop

查看更多 →

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

查看更多 →

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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

查看更多 →