配置Oozie MapReduce作业 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

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配置Oozie MapReduce作业 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

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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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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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如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量时，需要将多余相同名称的全局变量删除，保证同账号同项目下唯一，此时具备该全局变量修改权限的用户均可以修改对应的变量值。 如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量，优先删除用户自建的。如果仅存在唯一名称的全局变量，则具备删除权限即的用户均可删除该全局变量。 父主题：

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折线图”组件呈现的告警数据会随着全局变量值变化而变化。 如图1所示，也可以不使用“下拉选择框”组件，直接在发布的页面URL末尾加上“?全局变量名=值”，给页面全局变量赋值，查看组件的数据变化。 图1 在URL参数中给全局变量赋值 父主题： 全局变量

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认目录和样本用例。 在“测试用例”页签中，单击“全局变量”。 添加全局变量。可以直接添加整数、枚举型或文本型全局变量，也可以通过csv格式文件或者xlsx格式文件添加文件型全局变量。 添加整数、枚举型或文本型全局变量 在“全局变量”弹框中单击“添加变量”，输入变量名称，选择变量类

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如何通过全局变量，实现组件数据的动态变化 在AstroCanvas中，支持通过全局变量，来控制组件数据的动态显示。本章节以全局变量，控制地图组件中数据的动态显示为例进行介绍。 通过全局变量实现组件数据动态变化 参考关系型数据库数据源中操作，新建关系型数据库数据源。 图1 新建关系型数据库数据源

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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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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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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M用户同步 MRS 集群说明。 当IAM用户的用户组的所属策略从MRS ReadOnlyAccess向MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS Administrator变化时，或者反之从MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS

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全局变量和响应提取变量的区别 全局变量和响应提取变量使用的范围不一样： 全局变量可在整个测试工程中使用，当前支持枚举类型、整数类型、文本类型和文件类型。 响应提取的变量为局部变量，只支持在当前事务中或者本用例中，该请求后续的请求可使用，不支持跨事务或者跨用例使用。 父主题： 压测工程管理

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如何基于页面级的全局变量实现组件交互 AstroCanvas支持设置页面级的全局变量，通过页面组件间的交互，可给全局变量赋值。本章节将以开发一个告警监控页面为例，逐步介绍如何开发一个基于全局变量的交互页面。 场景说明 开发一个告警监控页面，如图1所示，在页面上方下拉框中选择告警状

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方案概述 应用场景 全局变量用于构造数据集合，使测试数据更加丰富。在报文事务请求信息的报文内容中引用全局变量，执行压测任务过程会将报文内容中的变量值动态替换为指定的值。 全局变量适用于很多场景，例如需要用户名密码的业务，需要使用不同的用户名以及对应密码模拟多用户场景进行压测。 方案架构

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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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-security 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CollectionMa

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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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