Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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queueName) ->“mapreduce.job.queuename” setNumMapTasks(int n) ->“mapreduce.job.maps” setNumReduceTasks(int n) ->“mapreduce.job.reduces” 父主题： Mapreduce应用开发规范

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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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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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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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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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理

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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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Full Partition-wise Join路径生成条件是两张表的分区键是一对相互匹配的Join key。 使用规格 SMP场景下的Partition-wise Join的使用规格： 只支持一级HASH分区表和一级RANGE分区表。 Hash分区表的分区策略完全相同是指分区键类型相同、分区数相同。

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SMP场景下的Partial Partition-wise Join Partial Partition-wise Join是指相互Join的两张表中有一张表是分区表，另一张表可以为任意类型，在任意类型的这张表的上层需要增加一个Stream Redistribute算子，将数据分发后与分区表一侧进行匹配。Partial

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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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Join的使用规格： 支持一级HASH分区表和一级RANGE分区表。 Hash分区表的分区策略完全相同是指分区键类型相同、分区数相同。 Range分区表的分区策略完全相同是指分区键类型相同、分区数相同、分区键数量相同、每个分区的边界值相同。 仅支持Stream计划。 仅支持分区键和分布键完全一致的场景。

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非SMP场景下的Partition-wise Join 在非SMP场景下，Partition-wise Join的路径是基于规则生成的，即只要符合条件，即可生成Partition-wise Join路径，而无需对比路径代价。其开关为GUC参数enable_partitionwise。

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非SMP场景下的Partition-wise Join 在非SMP场景下，Partition-wise Join的路径是基于规则生成的，即只要符合条件，即可生成Partition-wise Join路径，而无需对比路径代价。其开关为GUC参数enable_partitionwise。

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toSQL(SQLText.java:339) 原因分析 drop partition的处理逻辑是将找到所有满足条件的分区，将其拼接起来，最后统一删除。由于分区数过多，拼删元数据堆栈较深，出现StackOverFlow异常。 解决办法 分批次删除分区。 父主题： 使用Hive

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Label Expression : <DEFAULT_PARTITION> 查看MapReduce日志获取应用运行情况。 您可以查看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： 调测MapReduce应用

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