apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装目

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DFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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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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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装

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136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取

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DFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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/opt/client/HDFS/hadoop/bin/hadoop job -kill job_1468982600676_0002 回答 执行analyze table hivetable2 compute statistics语句时，由于该sql语句会启动MapReduce任务。从YARN的ResourceManager

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html。 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装

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network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取

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network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从kafka中读取

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org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x.x.x版本，下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取

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network.Processor (Logging.scala:68) 53393 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Counters: 50 回答 如下图所示，Spark Streaming应用中定义的逻辑为，从Kafka中读取

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实例化Job Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(MultiComponentExample.class); // 设置mapper&reducer类 job.se

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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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Body： { "job_name":"MapReduceTest", "job_type":"MapReduce", "arguments":[ "obs://obs-test/program/hadoop-mapreduce-examples-x

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job 查询指定课堂下的作业列表信息 查询指定作业下的习题信息 根据作业ID，查询指定作业的信息 查询课堂下指定成员的作业信息 查询学生函数习题提交记录信息 父主题： API

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Job 查询用户所有的Jobs 删除指定namespace下的Jobs 查询指定namespace下的Jobs 创建Job 删除Job 查询Job 更新Job 替换Job 查询Job状态 父主题： Kubernetes API

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