键值表格 本章节主要介绍键值表格组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 键值表格 全局样式 自适应：勾选时，表格会自动适应组件图层的高度。 字体：设置组件文本的字体样式。 左右间距：输入数值或拖动，设置表格的左右间距。

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一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writ

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一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writ

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interface）管理方式以及SDK方式均可访问键值存储服务。 API方式 如果用户需要将云服务平台上的键值存储服务集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问键值存储服务，具体操作请参见《键值存储服务API参考》。 管理控制台方式 其他相关操作，请使用管理控制台方式访问键值存储服务。 如果用户已

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一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writ

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一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writ

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一组<key,value>键值对，同样也产出一组<key,value>键值对作为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。对单个map和reduce而言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writ

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e函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。

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索引是用来辅助查询表中的KV数据，能够加速键值检索，准确访问键值数据。KVS提供本地二级索引和全局二级索引。 本地二级索引：对于复合主键（分区键+排序键）的表，支持创建本地二级索引，实现分区键下的多个键值的辅助索引。键值写入时，自动生成并存储本地二级索引记录，并保证键值与本地二级索引记录的强一致。

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用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvI

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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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用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以帮助提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送给reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。 说明： 当该值配置为“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvI

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce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（application/

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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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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（application/job）通常会把输入的数

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MapReduce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（application

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shPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator>

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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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MapReduce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（application/

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MapReduce接口 Java API 父主题： MapReduce应用开发

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