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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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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Hadoop分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 可用区 可用区1 选择集群工作区域下关联的可用区。 虚拟私有云 vpc-default 选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。如果没有VPC，需要创建一个新的VPC。 子网 subnet-default

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群所支持的所有组件。 版本类型 LTS版 待创建的 MRS 集群版本类型。 集群版本 MRS 3.2.0-LTS.1 待创建的MRS集群版本，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 组件选择 Hadoop分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。

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ob/master/WordCount.jar 下载的Flink作业资源包需要进行JAR包完整性校验。Windows操作系统下，打开本地命令提示符框，输入如下命令，在本地生成已下载JAR包的SHA256值，其中，“D:\wordcount.jar”为JAR包的本地存放路径和JAR包名，请根据实际情况修改。

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@password=用户密码 - 服务配置参数 可选参数，用于为本次执行的作业修改服务配置参数。 该参数的修改仅适用于本次执行的作业，如需对集群永久生效，请参考修改MRS集群组件配置参数进行集群组件配置参数的修改。 如需添加多个参数，请单击右侧增加。 例如作业需要通过AK/SK方式访问OBS，增加以下服务配置参数：

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[mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其

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[mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其

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执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/ FusionInsight -Spark-*/spark/examples/jars命令， 查看样例程序的jar包。 j

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场景描述 在MRS集群中新增并提交一个作业。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID，请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID，即创建集群成功后返回结果中的“cluster_id” 或参考获取集群ID获取。

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mrs-m0va.com:19998 执行如下命令查看创建的表。 select * from u_user; 在Alluxio上运行Hadoop Wordcount 以root用户登录集群的Master节点，密码为用户创建集群时设置的root密码。 执行如下命令，配置环境变量。 source

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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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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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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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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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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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挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。

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下载认证凭据 将下载的认证凭据压缩包解压缩，并将得到的文件复制到客户端节点中，例如客户端节点的“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf”目录下。如果是在集群外节点安装的客户端，需要将得到的文件复制到该节点的“/etc/”目录下。 将客户端安装节点的业务IP和M

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更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/

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更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/

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