ionMapper继承Mapper抽象类实现。 汇总每个女性上网时间，并输出时间大于两个小时的女性网民信息，通过类CollectionReducer继承Reducer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。

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setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends

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setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends

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G作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on T

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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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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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

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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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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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

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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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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”。 单击“文件+”，添加运行所需的文件。 例如“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/hadoop-streaming-xxx

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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”。 单击“文件+”，添加运行所需的文件。 例如“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/hadoop-streaming-xxx

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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

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 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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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，具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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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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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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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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Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。

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