shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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DIS输出 算子简介 名称： DIS输出，IoT数据分析服务仅在华为云部署形态支持DIS数据源 功能说明： 数据输出到DIS云服务。 约束：下游不允许接任何算子。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明： 算子名称，对算子进行个性化的命名，以辅助增加可读性

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<sensitive> 注意：标记为敏感项的输出变量在输出时会自动被隐藏，但其输出值仍然可以通过以下方式可见： 输出变量的值记录在 state 文件中，其值对所有能够访问state 文件的用户均可见。 子模块中敏感输出变量值被父模块调用，通过父模块的相关输出和资源引用后可以在CLI中显示。

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Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格

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程序输出 代码片段描述 缩写 扩展内容 将表达式发送到标准输出 “print” print(my_expression) 父主题： 后缀片段

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输出算子 Hive输出 Spark输出 表输出 文件输出 HBase输出 ClickHouse输出 父主题： 算子帮助

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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多个JHS操作同一文件冲突。 支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程

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数据导入HDFS 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据，并将数据输出到HDFS临时目录下（以“输出目录-ldtmp”命名）。 在MapReduce作业的提交阶段，将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map阶段，

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Shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出（InputFormat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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准备运行环境配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接 MRS 集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts 域名 信息。 场景一：准备本

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Text, IntWritable> { /** * map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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名称。 表3 MapReduce应用日志文件滚动输出配置 参数 描述 默认值 mapreduce.task.userlog.limit.kb MR应用程序单个task日志文件大小限制。当日志文件达到该限制时，会新建一个日志文件进行输出。设置为“0”表示不限制日志文件大小。 51200

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MRS HBase输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到MRS的HBase中。 前提条件 确保您的账户下已在 MapReduce服务 （MRS）里创建了您配置的集群。DLI支持与开启kerberos的hbase集群对接。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，请确保已创建DLI独享队列。

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