用程序中需要写入安全认证代码，确保MapReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式。 命令行认证 提交MapReduce应用程序运行前，在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeManager已经升级，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示：

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jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeManager已经升级，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示： $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put

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以兼容性模式运行程序 鼠标右键打开Edge安装程序的属性窗口。 选择“兼容性”页签，在兼容模式框中，勾选“以兼容模式运行这个程序”。 单击“确定”，重新启动Edge安装程序。 父主题： 常见问题

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ction-1.0.jar /tmp/input 程序运行成功后，会显示如下： 图14 程序运行结果 执行Hive程序 本小节提供执行Hive程序的操作指导，旨在指导用户在安全集群模式下运行程序。 前提条件 已编译好待运行的程序及对应的数据文件，如hive-examples-1.0

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包。 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。

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查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录 MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce >

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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt：数据输入文件

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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ger故障可能导致MapReduce任务失败 当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 开启Native

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ger故障可能导致MapReduce任务失败 当应用程序从lost_and_found队列移动到其他队列时，应用程序不能继续执行 如何限制存储在ZKstore中的应用程序诊断消息的大小 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 开启Native

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x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。 hadoop-x

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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

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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