当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作： 将Spark客户端目录下spark-default

查看更多 →

MapReduce大任务的AM调优 操作场景 任务场景：运行的一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有跑成功。经过查询，发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，

查看更多 →

MapReduce大任务的AM调优 操作场景 任务场景：运行的一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有跑成功。经过查询，发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，

查看更多 →

用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job.priority”，使用命令行接口或API接口设置任务优先级。 命令行接口。 提交任务时，添加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数。

查看更多 →

息。 当yarn.acl.enable或mapreduce.cluster.acls.enabled设置为false时，即关闭Yarn或Mapreduce的权限校验功能。此时任何用户都可以在Yarn或MapReduce上提交任务和查看任务信息，存在安全风险，请谨慎使用。 父主题：

查看更多 →

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

查看更多 →

JobHistoryServer地址（mapreduce.jobhistory.address / mapreduce.jobhistory.webapp.<https.>address）是MapReduce参数，MapReduce客户端提交作业时，会将此地址随任务一起提交给ResourceMa

查看更多 →

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.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org

查看更多 →

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.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org

查看更多 →

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.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org

查看更多 →

率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。 父主题： Hive应用开发概述

查看更多 →

JobHistoryServer地址（mapreduce.jobhistory.address / mapreduce.jobhistory.webapp.<https.>address）是MapReduce参数，MapReduce客户端提交作业时，会将此地址随任务一起提交给ResourceMa

查看更多 →

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.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org

查看更多 →

OBS上），并且文件长度大于阈值（默认32 MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配

查看更多 →

MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

查看更多 →

率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。 父主题： Hive应用开发概述

查看更多 →

率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。 父主题： Hive应用开发概述

查看更多 →

ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM）

查看更多 →

ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM）

查看更多 →

ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM）

查看更多 →

数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算

查看更多 →