MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

查看更多 →

由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed 问题 使用JD BCS erver模式执行100T的TPCDS测试套，出现Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed，Stage一直重试，任务无法正常完成。

查看更多 →

过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分

查看更多 →

过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分

查看更多 →

过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分

查看更多 →

响到整个HiveServer的性能，主要包括HiveMetaStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。

查看更多 →

Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处

查看更多 →

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

查看更多 →

成长地图 | 华为云 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件。 图说 MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由浅入深，带您玩转MRS

查看更多 →

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）

查看更多 →

MapReduce应用开发简介 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

查看更多 →

调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

查看更多 →

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（安全模式）

查看更多 →

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

查看更多 →

过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分

查看更多 →

如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle

查看更多 →

coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 当shuffle为true的时候，函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单

查看更多 →

coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 当shuffle为true的时候，函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单

查看更多 →

apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader.read(HashShuffleReader.scala:102) at org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD.compute(ShuffledRDD.scala:90)

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →