le过程中的排序并非必须的。但是Shuffle却默认必须进行排序，所以需要对此处进行改进。 此特性通过对MapReduce API进行增强，能自动针对此类型任务关闭Sort过程。当Sort被关闭，获取Maps输出数据以后，直接合并后输出给Reduce，避免了由于排序而浪费大量时间

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如何打开视频画面智能排序？ 在会中依次选择“更多 > 设置 > 视频”，在视频画面排序中，勾选“智能排序”即可，开启视频画面智能排序后，发言人和开启视频与会者将智能排前，查看更加方便。 父主题： 客户端业务使用

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mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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如何修改字符集排序规则 DAS不提供SQL Server 的图形化修改，可以使用以下命令实现。 进入数据库的SQL查询界面，在SQL窗口中输入以下命令。 以设置简体中文为例：将数据库test的字符集设置为简体中文。 use root go ALTER DATABASE test COLLATE

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“等距离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“距离”。例如，根据age进行等距离散，设置年龄最小值为1，最大值为100，离散距离为10。等距离散会按照age将1-10岁，11-20岁等作为一个区间进行离散。 “归一化”：归一化，根据业务需求限定数值“最小值”和“最大值”。例如，根据wei

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文件列表是否支持排序？ 文件列表支持按照“大小”和“最后修改时间”进行排序，您可以单击参数后的按钮对文件进行排序。 最后修改时间排序，支持前1000个文件按照时间排序。如果并行文件系统内文件数量超过5000条，文件列表按照英文单词在字典中的先后顺序进行排序，且只支持按文件名的前缀搜索。

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目标库排序字符集检查 目标数据库的主键或者唯一键列，在不区分大小写的排序字符集下，即“…_ci”结尾的不区分大小写的排序字符集，可能在数据迁移时发生“重复键”报错，导致数据迁移失败。 不通过原因 目标库的排序字符集不支持。 处理建议 修改目标端的排序字符集至区分大小写的（非_ci结尾的）排序字符集。

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编辑值集 操作场景 创建值集后，您可以根据业务需求修改值集的基本信息、条件配置和显示配置，以适用不同的业务场景，获得更好的体验。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 值集”，进入“值集”页面。 找到需要编辑的值集，单击。 在展开的值集详

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枚举和日期类型。 值集值字段 针对您选择的“实体类型”和“值集值类型”组合，值集值字段为您自动匹配了对应实体包含的对应类型的基本属性的英文名称。当前仅支持选择“入库”为“是”，且“多值”为“否”的基本属性。如果值集值字段无可选数据，需要您重新选择实体类型或值集值类型。 单击“保存”。

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个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。

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任意（自动转为string） 是 连接符，比如#,$,%等 str1 任意（自动转为string） 是 待连接的值1 str2 任意（自动转为string） 是 待连接的值2 返回结果 连接后的字符串。 函数示例 测试数据：无 加工规则 e_set("email", str_join("@"

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MapReduce应用开发简介 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（application/job）通常会把

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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（安全模式）

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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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。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-age-ms，默认值为1296000000，即15天。

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。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.max-age-ms，默认值为1296000000，即15天。

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