片，如果block中剩下的一小段数据量小于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组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”，系统将显示数据库监控页面。 在左侧导航栏选择“工具 > 表诊断 > 表倾斜率”，页面将展示集群中符合统计条件的表信息。 表脏页率 背景信息 对于数据表的DML操作将影响数据表数据导致存在无用的脏数据， 过多的脏数据将占据磁盘空间，影响集群可用容量。用户

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对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 1 2 3 4 5 select xc_node_id,

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PGXC_WLM_TABLE_DISTRIBUTION_SKEWNESS视图展示当前库中表的数据分布倾斜情况。支持快速查看当前库中所有表在各节点的存储空间分布倾斜大小情况。该视图仅8.2.1及以上集群版本支持。 倾斜率的计算方式：倾斜率(SKEW_PERCENT)= (最大值 - 平均值) * 100/最大值

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的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan on s_riskrate_setting也存在极为严重的计算倾斜[38.885,2940.983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分

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的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan on s_riskrate_setting也存在极为严重的计算倾斜[38.885,2940.983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分

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s_riskrate_setting也存在极为严重的计算倾斜[38.885,2940.983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。

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DN之间的通信数据量。 对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 1 2 3

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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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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.FemaleInfoCollector类：

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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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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当前 MRS 提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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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.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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安全的计算环境。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结

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PGXC_GET_TABLE_SKEWNESS PGXC_GET_TABLE_SKEWNESS视图显示当前数据库中表的数据分布倾斜情况。只有系统管理员权限可以访问。具体字段信息如表1所示。 表1 PGXC_GET_TABLE_SKEWNESS字段 名称 类型 描述 schemaname

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≥0 60s 数据库会话数量 集群中单个数据库上会话数量变化的历史趋势。 ≥ 0 30s 数据库查询数量 集群中单个数据库上查询数量变化的历史趋势。 ≥ 0 30s 数据库插入行数 集群中单个数据库上插入行数变化的历史趋势。 ≥ 0 60s 数据库更新行数 集群中单个数据库上更新行数变化的历史趋势。

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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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