第三方视频推流 接口描述 对于自定义视频流采集的场景，采集到数据流之后，调用该接口进行第三方推流。 注意事项 会议或者呼叫中调用，会前或者会后调用无效。 方法定义 1 2 3 4 5 6 /** * 第三方采集推流 * @param videoFrameParam

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序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码 目前使用统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程的“com.huawei.bigdata.mapreduce.examples”包的“FemaleInfoCollector”类的代码中，test@<系统 域名 >、user

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classpath配置项，添加路径为/usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/*。 重启MapReduce2集群。 增加Hive对接OBS的jar包 执行以下命令，在Hive Server节点创建auxlib文件夹。 mkdir /usr/hdp/3.0.1.0-187/hive/auxlib

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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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用户可以在 MRS 管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件 用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文件系统中的数据，需要先配置MRS集群的存算分离，请参考配置MRS集群存算分离。 通过管理控制台提交作业

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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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10.172:8080/web”。 选择“服务管理 > 下载客户端”，下载客户端程序到客户端机器。 解压缩客户端文件包MRS_Services_Client.tar。安装包为tar格式，执行如下命令解压两次。 tar -xvf /opt/MRS_Services_Client.tar

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序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码 目前使用统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程的“com.huawei.bigdata.mapreduce.examples”包的“FemaleInfoCollector”类的代码中，test@<系统域名>、user

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ngs.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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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop

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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。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。

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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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安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的： X86客户端： Oracle JDK：支持1.8版本； IBM JDK：支持1.8.0.7.20和1.8.0.6.15版本。

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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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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

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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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