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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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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退订服务器是否影响现有程序运行？ 问题描述 退订服务器是否影响现有程序运行？ 解决方法 容器部署，退订服务器后服务实例将会在CCE集群内重新调度。 虚拟机部署，退订服务器后部署在该虚机上的服务实例将不可用，不会被重新调度。 父主题： 基础设施

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如何在 DLI 中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索 （DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py

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引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/ MRS _*/install/F

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MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：

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Yarn监控信息”进入Web界面，单击提交的MapReduce任务，在打开的页面中查看诊断信息，根据诊断信息再采取相应的措施。 或者也可以通过查看MapReduce日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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er(主)的WebUI界面中，单击提交的MapReduce任务，在打开的页面中查看诊断信息，根据诊断信息再采取相应的措施。 或者也可以通过查看MapReduce日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：

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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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网络问题导致运行应用程序时出现异常 问题 应用程序在Windows环境下运行时，发现连接不上MRS集群，而在Linux环境下（和安装了MRS集群的机器是同一个网络）却运行正常。 回答 由于kerberos认证需要使用UDP协议，而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口，导致

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er(主)的WebUI界面中，单击提交的MapReduce任务，在打开的页面中查看诊断信息，根据诊断信息再采取相应的措施。 或者也可以通过查看MapReduce日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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网络问题导致运行应用程序时出现异常 问题 应用程序在Windows环境下运行时，发现连接不上MRS集群，而在Linux环境下（和安装了MRS集群的机器是同一个网络）却运行正常。 回答 由于kerberos认证需要使用UDP协议，而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口，导致

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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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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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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

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安装客户端时编译并运行程序 操作场景 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装HBase客户端。 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。

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