"root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程，单击运行对应的应用程序工程。或者右键工程，选择“Run

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file jar location 是 String 资源文件所在OBS路径，当类型为jar时，location为主Jar包所在路径。最多256个字符。示例：obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar包所依赖的JAR

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exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs

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"root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner.java”工程，单击运行对应的应用程序工程。或者右键工程，选择“Run

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Flink Jar作业相关问题 Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar 包冲突，导致提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错，报错信息为Authentication failed

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Flink jar 如何连接SASL_SSL？ 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 具体操作请参考使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 父主题： Flink Jar作业相关问题

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输入为一个key和value值集合迭代器。 * 由各个map汇总相同的key而来。reduce方法汇总相同key的个数。 * 并调用context.write(key, value)输出到指定目录。 * 其reduce的输出的key，value由Outputformat写入文件系统。 *

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exampleUser为提交任务的用户名。 在提交任务的用户和非job.properties文件均无变更的前提下，客户端安装目录/Oozie/oozie-client-*/examples目录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs

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hdfs.”。 已损坏的Jar包 如果检测到已损坏的Jar包，将输出“Share Lib jar file(s) mismatch on hdfs:”以及损坏的Jar包信息。 如果Share Lib jar包完好，将输出“All Share Lib jar file(s) on hdfs

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dir”的值为“/user/admin/examples/input-data/text”，配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-data/map-reduce_workflow”。 单击右上角的配置按钮。在打开的配置

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dir”的值为“/user/admin/examples/input-data/text”，配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-data/map-reduce_workflow”。 单击右上角的配置按钮。在打开的配置

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当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar mapreduce-example.jar /tmp/mapred/example/input/ /tmp/root/output/1

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快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist

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MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置，默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。

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快速使用Hadoop 本章节提供从零开始使用Hadoop提交wordcount作业的操作指导，wordcount是最经典的Hadoop作业，它用来统计海量文本的单词数量。 操作步骤 准备wordcount程序。 开源的Hadoop的样例程序包含多个例子，其中包含wordcount。可以从https://dist

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上传第三方jar包时需要注意什么？ 请确保第三方jar包在本地JMeter工作时，位于JMeter根目录/lib/ext下。 请确保使用第三方jar包的脚本在本地可以正常运行。 导入文件的名称长度上限为64字节(含后缀)，大小上限专业版为10M，企业版为80M。 父主题： JMeter工程使用

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1.1-hw-53.8.jar。 增加hadoop-huaweicloud的jar包。 在CDH集群各节点执行以下命令，命令请根据hadoop-huaweicloud的jar包名字及实际CDH版本进行适配使用。 执行如下命令，将OBSA-HDFS工具的jar包放到/opt/cloudera/parcels/CDH-6

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载，其他社区开源jar包可从各Maven公共仓库下载。 开发者能力要求 您已经对大数据各组件具备一定的认识。 您已经对Java语法具备一定的认识。 您已经对 弹性云服务器 的使用方式和MapReduce服务开发组件有一定的了解。 您已经对Maven构建方式具备一定的认识和使用方法有一定了解。

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JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时，需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始，必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath下没有相应的jar包，则客户端程序抛出Class

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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memory，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。

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