在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner.java”工程，右键工程，选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。

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查看检查结果。包括以下几种情况： Share Lib存在Jar包缺失 如果检测到缺失Jar包，将输出“Share Lib jar file(s) not found on hdfs：”及缺失的Jar包信息。 如果Share Lib Jar包完整，将输出“All Share Lib jar file(s) found

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/opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar包发生变化时，需要重启Oozie服务。 上传Oozie配置文件以及Jar包至HDFS： hdfs dfs -mkdir

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执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE

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运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner.java”工程，右键工程，选择“Run LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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file jar location 是 String 资源文件所在OBS路径，当类型为jar时，location为主Jar包所在路径。最多256个字符。示例：obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar包所依赖的J

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/opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar包发生变化时，需要重启Oozie服务。 上传Oozie配置文件以及Jar包至HDFS： hdfs dfs -mkdir

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MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置，默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。

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运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner.java”工程，右键工程，选择“Run LocalRunner.main()”运行应用工程。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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program：存放用户程序 input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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} Job job = new Job(conf, "job name"); // 设置找到主任务所在的jar包。 job.setJar("D:\\job-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount.class); // 设

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Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar mapreduce-example.jar /tmp/mapred/example/input/

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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program：存放用户程序 input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。

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在CDH集群各节点执行以下命令，命令请根据hadoop-huaweicloud的jar包名字及实际CDH版本进行适配使用。 执行如下命令，将OBSA-HDFS工具的jar包放到/opt/cloudera/parcels/CDH-6.0.1-1.cdh6.0.1.p0.590678/jars/目录中。

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发与编译，样例工程依赖的jar包直接通过华为云开源镜像站下载，其他社区开源jar包可从各Maven公共仓库下载。 开发者能力要求 您已经对大数据各组件具备一定的认识。 您已经对Java语法具备一定的认识。 您已经对 弹性云服务器 的使用方式和MapReduce服务开发组件有一定的了解。

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集群ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 jar_path 否 String 参数解释： 执行程序Jar包或sql文件地址。 约束限制： 作业类型为MapReduce或Spark时，jar_path参数为必选。 取值范围： 最多为1023字符，不能包含;|

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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本接口需要依赖hadoop的streaming包，在以Streaming方式提交MR任务给WebHCat前，需要将“hadoop-streaming-2.7.0.jar”包上传到HDFS的指定路径下：“hdfs:///apps/templeton/hadoop-streaming-2.7.0.jar”。首先登录到

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