RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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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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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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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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实时分析输出 算子简介 将经过数据管道清洗后的数据输出到实时分析，作为实时分析的数据来源。 算子配置 算子配置项如图所示： 算子名称：用户指定这个算子的名称。 管道输出数据名称：用户声明这个输出的名称，以便在实时分析作业的“管道数据输入”算子中使用。 属性：用户选择需要将哪些属性输出给实时分析进行后续的分析任务。

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获取任务输出日志 功能介绍 获取任务输出的日志。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/output/{taskId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 taskId 是 String 任务ID。 请求

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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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开源Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务

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模型输出目录规范 模型导入（转换）任务执行完成后，华为HiLens将转换后的模型输出至指定的OBS路径。针对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。

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CloudTable HBase输出流 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到CloudTable的HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop 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) M

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HiLens Kit是否支持接入多路USB摄像头？ HiLens Kit仅支持1路摄像头。虽然两个USB接口都可以使用，但是受带宽限制，设备只能读取先接入摄像头的1路。 父主题： HiLens Kit硬件操作

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一个转码任务可以有多个输出吗？ 媒体处理服务支持一进多出转码，即一个视频源文件使用一个转码任务输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端和网速的播放需求。 相比一进一出转码任务，一进多出转码任务可提升转码效率。原因如下： 仅需创建一个任务，有效缩短用户操作时间和转码任务排队时间。

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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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查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 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。 父主题： MapReduce访问多组件样例程序

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class Reducer类名 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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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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发起内存合并的使用率阈值，表示为分配给映射输出信息的内存的比例（是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的）。 0.66 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent shuffle过程中分配给映射输出信息的内存占最大堆大小的比例。

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发起内存合并的使用率阈值，表示为分配给映射输出信息的内存的比例（是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的）。 0.66 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent shuffle过程中分配给映射输出信息的内存占最大堆大小的比例。

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