降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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修改资源名称为test的资源内容，资源类型为jar，资源文件所在OBS路径为obs://dlf-test/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar，资源主Jar包所依赖的JAR包、properties文件为obs://dlf-test/depend1.jar","obs://dlf-test/depend2

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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6.1.jar netty-3.10.6.Final.jar ant-1.10.9.jar hk2-locator-2.6.1.jar netty-all-4.1.86.Final.jar ant-launcher-1.10.9.jar hk2-utils-2.6.1.jar netty-buffer-4

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gsjdbc4-*.jar，与开源postgre服务不兼容导致报错。 报错中type为12时：数据库的pg_hba.conf文件配置有误。 解决方案： 报错中type为5时：在每台 MRS NodeManager实例所在节点上移动驱动包gsjdbc4-*.jar到tmp目录下。 mv

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MRS集群组件如何管理和使用第三方jar包 MRS集群内部分组件支持使用自定义的第三方jar包来满足组件的定制化需求，如果用户应用在使用组件时调用了第三方jar包，可放置到每个节点上指定目录中，重启组件后该目录下的jar会被相应的组件程序自动加载。 放置目录为：组件安装节点的“<

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"resource_type":"jar", "resource_name":"test_dli.jar", "status":"READY", "underlying_name":"test_dli.jar" }

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使用 DLI 提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。

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client：driver进程在客户端运行，运行结果在程序运行后直接输出。 --deploy-mode cluster：driver进程在Yarn的ApplicationMaster（AM）中运行，运行结果和日志在Yarn的WebUI界面输出。 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码。 java

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使用WebHCat的部分REST接口的前置条件 WebHCat的部分REST接口使用依赖于MapReduce的JobHistoryServer实例，具体接口如下： mapreduce/jar(POST) mapreduce/streaming(POST) hive(POST) jobs(GET)

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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Livy工具jar资源包到OBS桶路径下。 登录OBS控制台，在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar包的资源目录。例如：“obs://bucket/livy/jars/”。 进入3.a中DLI Livy工具所在E CS 服务器的安装目录，获取以下jar包，将获取的jar包上传到1

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为Spark作业指定对应参数。 Jar包资源 是 选择Jar包。在选择Jar包之前，您需要先将Jar包上传至OBS桶中，并在“资源管理”页面中新建资源将Jar包添加到资源管理列表中，具体操作请参考新建资源。 Jar包参数 否 Jar包的参数。 运行程序参数 否 为本次执行的作业配

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/opt/client source bigdata_env hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1-*.jar wordcount "/user/example/input/*"

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sjdbc4-*.jar”，与开源PgSQL服务不兼容导致报错。 处理步骤 用户在“pg_hba.conf”文件配置白名单。 驱动重复，集群自带，将其余驱动清除，所有Core节点上的gsjdbc4 jar包去掉，在sqoop/lib目录下添加PgSQL Jar包即可。 mv /o

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定公网才能保证作业正常运行。 sqoop实例一般分布在Master节点，但作业真正运行在分析节点，因此创建数据库连接，是和Master节点通信，作业是通过Yarn任务分发到分析节点执行。 检查Sqoop实例安装目录下是否放置数据库驱动jar包，并保证jar包路径正确，文件权限及属

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按下开发板的复位RESET按钮，可以看到串口输出了Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的打印信息，其中“Huawei LiteOS #”是Shell交互界面的提示符，如下图所示：Huawei LiteOS默认打开了Shell组件，可以在串口工具中输入支持的Shell命令，再勾选“加回车换行”，点击“发送

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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