使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小，由用户指定输出内存，由用户自行释放内存，调用示例如下 。void TEST_JPEGD_CUSTOM_MEMORY() { struct JpegdIn jpegdInData; struct JpegdOut jpegdOutData; if (g_r

查看更多 →

如何实现多分支？ 当前支持两种方式实现多分支的能力，详情请见条件节点和分支控制章节，推荐使用分支控制的方式，使用上更灵活。 父主题： 常见问题

查看更多 →

组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器，还可以处理事件的响应动作，在响应动作中选择组件响应，就可以选择对应的组件响应动作，数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍，如何实现组件响应动作。 注册动作 图1 响应动作 /** * 文件global_SelectWidget

查看更多 →

如何实现组件交互 初识事件-动作 同页面内组件的交互 页面间组件交互 父主题： 高级页面

查看更多 →

如何实现组件交互 初识事件-动作 同页面内组件的交互 页面间组件交互 父主题： 高级页面

查看更多 →

们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示，MapReduce通过实现YARN的Client和

查看更多 →

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-normal 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CollectionMapp

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 →

MapReduce应用开发简介 MapReduce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（applicat

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 →

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 →

MapReduce应用开发简介 MapReduce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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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 →

支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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 →

MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

查看更多 →

MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

查看更多 →

MapReduce应用开发简介 MapReduce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（applicat

查看更多 →

f1：[c1-> String]，[c2-> String]” 列族由分号（;）分隔 例如：“index1 => f1：[c1-> String]，[c2-> String]; f2：[c3-> Long]” 多个索引由#号键（＃）分隔 例如：“index1 => f1：[c1->

查看更多 →