MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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从MRS导入数据概述 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。

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he Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于

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he Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 Hive hive-examples 该样例工程提供以下JDBC/HCatalog样例程序： Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能。

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本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。 Hive hive-jdbc-example Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能

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。 修改Hive用户权限 为能正常对MRS Hive数据进行数据水印相关操作，必须通过Ranger管理员为Hive用户进行相关的权限设置。 修改Hive用户权限 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。 在左侧导航树中，单击，选择“大数据 > MapReduce服务 ”，

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问题现象 Hive查询结果表做压缩存储（ARC4），对结果表做select * 查询时返回结果为乱码。 可能原因 Hive默认压缩格式不是ARC4格式或者未开启输出压缩。 解决方案 在select结果乱码时，在beeline中进行如下设置。 set mapreduce.output

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xml Hadoop MapReduce配置文件。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 HBase\config hbase-site.xml 配置HBase详细参数。 Hive\config hive-site.xml 配置Hive详细参数。 hiveclient.properties

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API访问服务端进行Hive的相关操作。 HQL语言 Hive Query Language，类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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使用Hue WebUI操作Hive表 Hue汇聚了与大多数Apache Hadoop组件交互的接口，致力让用户通过界面图形化的方式轻松使用Hadoop组件。目前Hue支持HDFS、Hive、HBase、Yarn、MapReduce、Oozie和SparkSQL等组件的可视化操作。

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S集群保持一致，确保网络互通。 建立Hive的数据连接 开发Hive SQL前，我们需要在“管理中心 > 数据连接”模块中建立一个到MRS Hive的连接，数据连接名称为“hive1009”。创建MRS Hive连接的操作请参见MRS Hive数据连接参数说明。 关键参数说明： 集群名：已创建的MRS集群。

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