配置Oozie MapReduce作业 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

查看更多 →

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

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 →

MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

查看更多 →

setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类，Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(IntSumReducerV1.class);

查看更多 →

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

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 →

到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默认的TextFileInputForma

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 →

开发环境的基本配置，建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK，请确保IntelliJ

查看更多 →

当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

查看更多 →

setReducerClass(CollectionReducer.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类。 // Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(CollectionCombiner

查看更多 →

Reducer> cls) 指定MapReduce作业的Combiner类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.combine.class”项。需要保证reduce的输入输出key，value类型相同才可以使用，谨慎使用。 setInput

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 →

setReducerClass(CollectionReducer.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类。 // Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(CollectionCombiner

查看更多 →

您可以参考《快速入门》学习并上手使用MRS。《快速入门》提供了样例的详细操作指导，您可以基于此操作指导，创建和使用MRS集群。 使用更多的功能，并查看其相关操作指导 如果您是一个MRS集群使用和运维人员，可以参考用户指南完成集群的生命周期管理、扩缩容以及作业管理等操作。集群中组件的使用指导可以详细参考组件操作指南。

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 →

Reducer> cls) 指定MapReduce作业的Combiner类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.combine.class”项。需要保证reduce的输入输出key，value类型相同才可以使用，谨慎使用。 setInput

查看更多 →

建一个MapReduce工程。 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 准备安全认证 如果您使用的是安全集群，需要进行安全认证。 配置MapReduce应用安全认证 根据场景开发工程 提供了样例工程。 帮助用户快速了解MapReduce各部件的编程接口。

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 →

setReducerClass(CollectionReducer.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类。 // Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(CollectionReducer

查看更多 →