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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hdfs dfs -put Jar包存放路径 Jar包存放在hdfs中的路径 执行以下命令让Hive在执行命令行任务时加载指定Jar包。 beeline add jar Jar包存放在hdfs中的路径;（每个Jar包分别执行一次该命令） 执行以下命令创建Elasticsearch外部表。

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参数解释： 程序执行的关键参数。 约束限制： 该参数由用户程序内的函数指定， MRS 只负责参数的传入。 取值范围： 最多为150000字符，不能包含;|&>'<$!"\特殊字符，可为空。 说明： 用户输入带有敏感信息（如登录密码）的参数时，可通过在参数名前添加“@”的方式，为该参数值加

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描述 应用程序 用户自定义的程序包。在选择程序包之前需要将对应的Jar包上传至OBS桶中，并在“数据管理>程序包管理”中创建程序包，，具体请参考创建程序包。 主类 指定加载的Jar包类名，如KafkaMessageStreaming。 默认：根据Jar包文件的Manifest文件指定。

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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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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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hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<version>使用了${commons-crypto.version}变量。该变量的解析逻辑为，os为aarch64时值为“1.0.0-hw-aar

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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数据源之间的数据迁移和数据集成；通过强大的作业调度与灵活的监控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Sp

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本例介绍通过 DLI 控制台提交Flink Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Flink Jar作业的操作流程请参考表1。 开始进行

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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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检查Sqoop实例安装目录下是否放置数据库驱动jar包，并保证jar包路径正确，文件权限及属主属组正确；配置文件正确配置；保证这些后需要重启Sqoop实例后才可以正常加载驱动。 MRS 3.X集群驱动路径为：/opt/Bigdata/ FusionInsight _Current/1_xx_Loa

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请参考安装补丁的影响。 安装补丁的影响 MRS 3.1.2-LTS.0.3补丁安装后，目录“/srv/BigData/data1/nm/localdir/filecache/”下的log4j旧版本的包，需要重新提交相关的yarn作业，才会加载新的log4j的包。 MRS 3.1.2-LTS

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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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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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注意，此处不会为Spark增加对应的batch或streaming模式参数，您还需要为Spark作业指定对应参数。 Jar包资源 是 选择Jar包。在选择Jar包之前，您需要先将Jar包上传至OBS桶中，并在“资源管理”页面中新建资源将Jar包添加到资源管理列表中，具体操作请参考新建资源。 Jar包参数 否

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上传指定的DLI Livy工具jar资源包到OBS桶路径下。 登录OBS控制台，在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar包的资源目录。例如：“obs://bucket/livy/jars/”。 进入3.a中DLI Livy工具所在E CS 服务器的安装目录，获取以下jar包，将获取的jar包上传到1

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给Executor去执行。

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该任务指导用户通过Hue界面提交Streaming类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“数据流”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Streaming”窗口中配置“Mapper”的值，例如“/bin/cat”。配置“Reducer”的值，例如“/usr/bin/wc”。然后单击“添加”。

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该任务指导用户通过Hue界面提交Streaming类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“数据流”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Streaming”窗口中配置“Mapper”的值，例如“/bin/cat”。配置“Reducer”的值，例如“/usr/bin/wc”。然后单击“添加”。

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择其对应的运行依赖包。样例工程对应的运行依赖包详情，请参见1。 运行“Spark on HBase”样例程序 在工程目录下执行mvn package命令生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:FemaleInfoCollection.jar 将生成的Jar包（如CollectFemaleInfo

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