部署“执行Shell命令”步骤超时 问题现象 部署Shell命令：“java -jar jenkins.war --httpPort=8088”时，日志将卡在部署中，直到超时。 原因分析 Shell命令部署结束会获取部署结果，如果是持续执行的命令，等待部署结果会超时，此时会报出部署失败，并提示部署超时。

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开源sqoop-shell工具使用指导 概述 sqoop-shell是一个开源的shell工具，其所有功能都是通过执行脚本“sqoop2-shell”来实现的。 sqoop-shell工具提供了如下功能： 支持创建和更新连接器 支持创建和更新作业 支持删除连接器和作业 支持以同步或异步的方式启动作业

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Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业 使用Hue提交Oozie Shell作业 使用Hue提交Oozie HDFS作业 使用Hue提交Oozie Streaming作业

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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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）

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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）

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通过Mongo Shell连接DDS实例 本章节介绍从购买到使用内网通过Mongo Shell连接集群实例并对文档数据库进行读写数据的操作步骤。 步骤1：购买集群实例 步骤2：购买E CS 步骤3：设置安全组规则 步骤4：通过Mongo Shell连接DDS集群实例 步骤5：创建数据库并写入数据

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开源sqoop-shell工具使用指导 概述 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 sqoop-shell是一个开源的shell工具，其所有功能都是通过执行脚本“sqoop2-shell”来实现的。 sqoop-shell工具提供了如下功能： 支持创建和更新连接器 支持创建和更新作业

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Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业 使用Hue提交Oozie Shell作业 使用Hue提交Oozie HDFS作业 使用Hue提交Oozie Streaming作业

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体目录为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。

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目录为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置文件，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。

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目录为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置文件，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。

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体目录为“/opt/client/Oozie/oozie-client-*/examples”。 如下通过一个Mapreduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。

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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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Spark SQL：执行Spark SQL脚本 DWS SQL： 执行DWS SQL脚本 DLI SQL： 执行DLI SQL脚本 Shell：执行Shell SQL脚本 CDM Job：执行CDM作业 DISTransferTask：创建DIS转储任务 CS Job：创建CloudStream作业，并启动作业

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