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MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

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MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题： 开发程序

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MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题： 开发程序

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当前 MRS 提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp

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MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题： 开发程序

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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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.FemaleInfoCollector类

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MapReduce统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题： 开发程序

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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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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教程：查看或导入MRS的hive数据 本教程通过建立HDFS外表实现 GaussDB (DWS)远端访问或读取MRS数据源。 视频介绍 准备环境 已创建DWS集群，需确保MRS和DWS集群在同一个区域、可用区、同一VPC子网内，确保集群网络互通。 基本流程 本实践预计时长：1小时，基本流程如下：

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教程：设置只读逻辑集群并绑定用户 场景介绍 如果在不同时段内业务流量差异非常大，3节点集群又无法满足高峰期的吞吐量要求，但扩容至6节点又存在资源浪费或费用较高问题。用户可通过本章教程再结合定时增删DWS 3.0逻辑集群功能，实现类似于“晚上低峰期3节点，白天6节点，高峰期9节点”的弹性扩展功能。

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教程：新物理集群划分为逻辑集群 场景介绍 本章节演示一套全新6节点物理集群（无业务数据）划分为2套逻辑集群的操作。如果物理集群已有业务数据，请参见教程：已有数据的物理集群转换逻辑集群操作。 前提条件 参见创建DWS 2.0集群章节创建6个节点的集群。 划分逻辑集群 在集群管理页面

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图解MapReduce服务

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MapReduce对接OBS文件系统 使用本章节前已参考配置存算分离集群（委托方式）或配置存算分离集群（AKSK方式）完成存算分离集群配置。 登录MRS管理控制台，单击集群名称进入集群详情页面。 选择“组件管理 > Mapreduce”，进入Mapreduce服务“全部配置”页面

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教程：已有数据的物理集群转换逻辑集群 场景介绍 大规模数据库集群通常会同时包含很多业务数据，不同业务有不同的数据表，可以通过资源管理功能创建多个资源池来实现不同业务的资源隔离。GaussDB(DWS)支持将不同业务用户分配给不同资源池，以便减少业务之间资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）竞争。

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教程：使用GDS从远端 服务器 导入数据 教程指引 先决条件 步骤1：准备源数据 步骤2：在数据服务器上安装配置和启动GDS 步骤3：在 GaussDB数据库 中创建外表 步骤4：将数据导入GaussDB 步骤5：分析和处理错误表中的错误信息 步骤6：优化导入数据的查询性能 步骤7：停止GDS

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