setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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清理时需要删除整个归档文件包。通过修改AggregatedLogDeletionService模块，获取归档日志中最新的日志生成时间，若所有日志文件均满足清理条件，则清理该归档日志包。 归档日志浏览 Hadoop Archives支持URI直接访问归档包中的文件内容，因此浏览过程中，当History

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MapReduce样例工程介绍 MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS

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“作业类型”选择“MapReduce”，并配置其他作业信息。 图1 添加MapReduce作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 mapreduce_job 执行程序路径 待执行程序包地址，可直接

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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常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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0.8 Client 磁盘IO是主要瓶颈，合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。 - 数据包大小 当HDFS客户端写数据至数据节点时，数据会被累积，直到形成一个包。然后这个数据包会通过网络传输。dfs.client-write-

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xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请

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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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第三方许可 本节包含适用于该工具的第三方许可。 ANTLR v4.9.3 Apache Commons IO 2.11 Apache Commons CLI 1.5 Apache Log4j 2.17.2 JSON.org json 20220320 postgresql 42.4

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