MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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件名为contract.jar。 合约安装，可参考用户指南 > 区块链 管理 > 合约管理。 合约压缩文件格式：需确保格式为*.zip，且合约文件位于压缩包文件中的一级目录。 合约压缩文件中，只能包含文件名为contract.jar的文件。 父主题： JAVA合约开发

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登录华为云 对象存储服务 控制台，选择快速部署步骤3创建的OBS桶，上传日志文件压缩包（注意：上传文件需为“zip”格式压缩文件，若不是会导致日志文件上传LTS失败。）。 图1 上传日志压缩文件 登录华为云云日志服务控制台，选择快速部署步骤3创建的日志组名称，单击进入，即可查看日志流。 图2 云日志服务LTS 控制台

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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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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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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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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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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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 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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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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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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Go合约示例文件[链接]，示例文件可直接安装)。 合约安装，可参考用户指南->安装合约。 合约压缩文件格式：需确保格式为*.zip，且合约文件位于压缩包文件中的一级目录。 合约压缩文件中，禁止包含Go SDK文件，避免因包含Go SDK文件影响交易操作。 父主题： Go合约开发

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登录华为云对象存储服务控制台，选择快速部署步骤3创建的OBS桶，上传日志文件压缩包（注意：上传文件需为“zip”格式压缩文件，如果不是会导致日志文件上传LTS失败。）。 图1 上传日志压缩文件 登录华为云云日志服务控制台，选择快速部署步骤3创建的日志组名称，单击进入，即可查看日志流。 图2 云日志服务LTS控制台

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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 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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