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运行MapReduce作业
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编译并运行MapReduce应用
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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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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败
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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：
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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败
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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：
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调测MapReduce应用
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准备MapReduce应用运行环境
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准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H
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MapReduce常见问题
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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理
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MapReduce常见问题
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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理
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运行MRS作业
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运行MRS作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业
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MapReduce应用开发流程介绍
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指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 编译并运行MapReduce应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce应用开发概述
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准备MapReduce开发和运行环境
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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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准备MapReduce开发和运行环境
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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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准备MapReduce开发和运行环境
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准备MapReduce开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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准备MapReduce样例初始数据
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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据
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Oozie
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配置使用分布式缓存执行MapReduce任务
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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop
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配置使用分布式缓存执行MapReduce任务
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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop
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降低MapReduce客户端运行任务失败率
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降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm
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MapReduce
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快速使用Hadoop
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具体请参见运行MapReduce作业。 图4 wordcount作业 作业类型选择“MapReduce”。 作业名称为“mr_01”。 执行程序路径配置为OBS上存放程序的地址。例如：obs://wordcount01/program/hadoop-mapreduce-examples-x
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降低MapReduce客户端运行任务失败率
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降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm
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