版本。 原因分析 该作业内的脚本还没有提交版本，就开始执行调度，导致执行调度报错。作业调度前必须保证作业内脚本都存在一个版本。 解决方案 切换到脚本开发，找到对应脚本。 提交脚本版本。 执行作业调度。 父主题： 数据开发

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√ √ √ √ √ MapReduce服务（ MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

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提供一个框架，可以帮助用户控制并行作业在所分配资源上的启动、运行和监控。 队列 提交的作业资源需求超出了可用资源，将作业放入队列。 不同的作业调度策略 提供资源预留，公平分享，回填等高级作业调度策略供使用。 其他工具 提供作业信息统计，作业状态诊断等工具。

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提供一个框架，可以帮助用户控制并行作业在所分配资源上的启动、运行和监控。 队列 提交的作业资源需求超出了可用资源，将作业放入队列。 不同的作业调度策略 提供资源预留，公平分享，回填等高级作业调度策略供使用。 其他工具 提供作业信息统计，作业状态诊断等工具。 Gearbox: Gearbox是一个华为云自研

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使用教程 脚本及作业中引用参数使用介绍 作业调度支持每月最后一天 配置作业调度为年调度 补数据场景使用介绍 获取SQL节点的输出结果值 查询SQL获取max值传递给 CDM 作业 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 引用脚本模板和参数模板的使用介绍

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在指定作业的“权限”列，勾选“执行”。 设置Loader作业调度的操作权限 （包括Scheduler的编辑、删除、是否生效权限） 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Loader > 作业调度”。 在指定作业调度行的“权限”列，勾选“编辑”。 除了“管理员”权限，以

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在指定作业的“权限”列，勾选“执行”。 设置Loader作业调度的操作权限 （包括Scheduler的编辑、删除、是否生效权限） 在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Loader > 作业调度”。 在指定作业调度行的“权限”列，勾选“编辑”。 除了“管理员”权限，以

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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应用开发简介

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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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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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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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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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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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应用开发简介

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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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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