Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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From Disktank”或“Hit From Upstream”即为命中缓存，其它值表示未命中缓存，不再查看其它头部； 如果同时无“x-hcs-proxy-type”、“X-Cache-Lookup”头部，有“age”头部，则值大于“0”即命中缓存，值为“0”即未命中缓存。 父主题：

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缓存预热失败怎么办？ 您可以前往刷新预热历史记录查看失败原因，缓存预热失败的可能原因是： 执行大批量文件的集中预热时，可能会导致您的源站带宽资源被占满。预热时请尽量分批次执行，您也可以通过扩充源站带宽来提升预热效率。 检查资源对应的缓存过期时间是否为0，如果为0，不允许缓存会导致预热失败；

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是 Long 冷数据淘汰时间。单位：小时。指定时间内线上缓存的数据如果没有被访问则会自动从缓存中删除。0表示数据不会因为时间原因自动从缓存中删除。 ck_time 是 Long 后端校验时间。单位：秒。指定时间间隔进行线上缓存文件与后端存储文件比较，存在变化则自动更新。0表示文件进行实时校验。

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。 分布式缓存服务 分布式缓存服务（Distributed Cache Service，简称D CS ）为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，兼容Redis，满足用户高并发及快速数据访问的业务诉求。 ROMA Connect可以使用Redis作为数据集成

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获取指定key值的缓存 扫码体验： 请求参数 参数 类型 必填 说明 key String 是 存、取缓存数据的key isolation Number 否 跨租户时应用的数据是否需要隔离，1 隔离， 0 不隔离，不传默认不隔离 返回结果 参数 说明 data 缓存的数据 请求示例

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如果源站资源更新，请刷新资源对应的URL，以保证用户可以获得最新的资源。 如果您修改了缓存规则： 新的规则仅对后面缓存的资源生效，已经缓存的资源需要等缓存过期后，再次缓存才会遵循新的缓存规则。 如果您想要立即生效，请在修改缓存规则后执行缓存刷新操作。 配置URL参数 目前大多数的网页请求都携带URL参数

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如何设置缓存首页（根目录）？ CDN支持设置根目录缓存规则。请前往CDN控制台> 域名 管理>缓存配置页面，在“缓存规则”页签的类型选项选择“首页”，设置根目录的缓存规则。 父主题： 缓存配置

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BMS 云服务器 云耀云 服务器 HECS 云耀云服务器 弹性伸缩 AS 弹性伸缩组 分布式缓存服务 DCS Memcached实例 分布式缓存服务 DCS Redis实例 MapReduce服务 MRS 弹性大数据服务 虚拟私有云 VPC VPC流日志 虚拟私有云 VPC 弹性公网IP

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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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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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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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（安全模式）

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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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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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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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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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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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如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

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