行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。

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/tmp/input 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题： MapReduce统计样例程序

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/tmp/input 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题： MapReduce统计样例程序

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大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 当数据集存在较多数据文件（即海量小文件），数据存储在OBS中，训练过程需反复从OBS中读取文件，导致训练过程一直在等待文件读取，效率低。 解决方法 建议将海量小文件，在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。

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日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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MRS集群简介 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。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。

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行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过程中记录的坏行数（文件数）：输入格式不正确，无法进行转换。 转换过程中配置过滤条件后跳过的行数。

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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.MultiComponentExample类：

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MapReduce访问多组件样例程序 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt：数据输入文件

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Java API MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.

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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.MultiComponentExample类：

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API 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述：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.mapreduce.Job

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/tmp/input 开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取原文件数据。 筛选女性网民上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留总时间大于2个小时的女性网民信息。 父主题： MapReduce统计样例程序

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通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据，然后直接写到OBS，指定parquet格式时写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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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集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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mode=INCREMENTAL;// 必须设置当前表读取为增量读取模式 set hoodie.tableName.consume.start.timestamp=20201227153030;// 指定初始增量拉取commit set hoodie.tableName.consume.end.timestamp=20210308212318;

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

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Text, IntWritable> { /** * map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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