class); // 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(TokenizerMapperV1.class); job.setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置co

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->“mapreduce.job.map.class” setReducerClass(Class<extends Reducer> cls) ->“mapreduce.job.reduce.class” setCombinerClass(Class<extends Reducer> cls) ->“mapreduce

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如何变更参数值请参见编辑参数模板。 使用MapReduce命令失败时常见报错处理 报错信息：cannot run map reduce without the js engine或map is not defined 图1 案例一 图2 案例二 可能原因：MapReduce命令被限制不能使用。 处

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新价值点和企业商机。 产品架构 MRS 集群各版本组件情况请参见MRS组件版本一览表。 MRS逻辑架构如图1所示。 图1 MRS架构 MRS架构包括了基础设施和大数据处理流程各个阶段的能力。 基础设施 MRS基于华为云弹性云服务器E CS 构建的大数据集群，充分利用了其虚拟化层的高可靠、高安全的能力。

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MapReduce样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS

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15版本。 ARM客户端： OpenJDK：支持1.8.0_272版本（集群自带JDK，可通过集群客户端安装目录中“JDK”文件夹下获取）。 毕昇JDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS

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。 准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts 域名 信息。

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// 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper.class); job.setReducerClass(CollectionReducer.class);

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ds Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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// 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper.class); job.setReducerClass(CollectionReducer.class);

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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ds Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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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 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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// 设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(CollectionMapper.class); job.setReducerClass(CollectionReducer.class);

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ds Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)

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shuffle服务绑定特定IP时，需要在NodeManager实例所在节点的配置文件“mapred-site.xml”中（例如路径为：${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _HD_xxx/x_xx_NodeManager/etc/mapred-site.xml）设置如下参数。

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当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduc

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