timeThreshold; /** * @param key Text : Mapper后的key项。 * @param values Iterable : 相同key项的所有统计结果。 * @param context Context

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gExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord

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gExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord

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gExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord

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gExample.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord

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timeThreshold; /** * @param key Text : Mapper后的key项。 * @param values Iterable : 相同key项的所有统计结果。 * @param context Context

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timeThreshold; /** * @param key Text : Mapper后的key项。 * @param values Iterable : 相同key项的所有统计结果。 * @param context Context

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timeThreshold; /** * @param key Text : Mapper后的key项。 * @param values Iterable : 相同key项的所有统计结果。 * @param context Context

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* @param 输入为一个key和value值集合迭代器。 * 由各个map汇总相同的key而来。reduce方法汇总相同key的个数。 * 并调用context.write(key, value)输出到指定目录。 * 其reduce的输出的key，value由Outputformat写入文件系统。

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Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项，在mapred-site.xml中指定 如下给出接口所对应的mapred-site.xml中的配置项： setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce.job.map

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操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。 前提条件

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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能。 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中复制map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom

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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom

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操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。 ImportTSV是一个HBase的表数据加载工具。 本章节适用于 MRS

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、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce应用开发概述

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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom

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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom

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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom

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