xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如“/opt/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。

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执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE

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xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如/opt/client/conf，与配置文件位于同一目录下。

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，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到 DLI 资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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/program/hadoop-mapreduce-examples-2.7.x.jar HDFS存储路径：以“/user”开头。Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark需要以“.jar”结尾。sql、jar不区分大小写。 父主题： 使用Spark

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x

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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x

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Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar mapreduce-example.jar /tmp/mapred/example/input/

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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x

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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x

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创建资源名称为test的资源，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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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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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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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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API接口实现集群用户的创建、修改及删除等操作。 MapReduce 开启Kerberos认证集群的样例工程目录“mapreduce-example-security”。 未开启Kerberos认证集群的样例工程目录为“mapreduce-example-normal”。 MapReduce任务提交Java示例程序。

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hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -conf etc/hadoop-x/mapred-site.xml 10 10 父主题： 使用Mapreduce

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码工程。 图1 MRS样例工程代码下载 MRS LTS版本对应样例工程下载地址： MRS 3.3.0-LTS版本：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.3.0。 MRS 3.2.0-LTS

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生成Storm应用Jar包 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar包。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包："mvn package"。执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题： 调测Storm应用

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