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MapReduce应用开发简介
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输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
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调测MapReduce应用
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MapReduce开源增强特性
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来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以
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Mapreduce应用开发规范
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调测MapReduce应用
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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
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辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、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
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调测MapReduce应用
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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 Shuffle调优
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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time
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MapReduce Shuffle调优
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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time
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MapReduce常见问题
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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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查询变更关联的工作项
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查询变更关联的工作项 功能介绍 查询变更关联的工作项 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{cloudProjectId}/change-request/{changeRequestId}/workitems/query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
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更新变更关联的工作项
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更新变更关联的工作项 功能介绍 更新变更关联的工作项 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{cloudProjectId}/change-request/{changeRequestId}/workitem/update 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
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工作人员的服务时间？
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工作人员的服务时间？
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工作人员的服务时间？
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工作人员的服务时间？
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工作人员的服务时间
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工作人员的服务时间
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工作人员的服务时间？
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工作人员的服务时间？
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工作人员的服务时间？
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