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应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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可尝试按以下步骤排查： 查看项目D的依赖树，确定缺失的内容是否由项目A的pom文件引入，如果是则进入下一步，否则请尝试其他解决方案。 从私有依赖仓库下载依赖A的pom文件，与项目A中pom对比，如果线上pom缺失了B依赖的引入，进入下一步，否则请尝试其他解决方案。 更新依赖A的版本号并重新上传，此处提供两种解决方案：

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个同级的子项目A和B，如果A项目的pom文件中把B项目当做自己的子项目来引用或者把parent项目作为子项目就会引起冲突，构建时就是出现上面的报错。 处理办法 检查项目的pom的引用情况 ，如果要B项目作为A的子项目，则需要从parent的pom中把B项目的引用去掉，把B项目的父标签指向A项目，如下：

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AV参数来源自于手动输入，系统将自动生成传递依赖的POM文件。 POM模式 POM模式可以只上传pom文件，也可上传pom文件与相关的组件，上传文件名称需要和pom文件中的artifactId、version一致。如下图，POM中artifactId为demo，version为1

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义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gradle）中声明相应的依赖来在项目中启用测试框架集成。 JUnit 3/4 对于Maven项目，请在pom.xml中添加以下配置。 <dependency>

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通过本地IDE向私有依赖库上传Maven组件时报错：401-权限不足。 原因分析 代码仓库文件“pom.xml”中配置的私有依赖库信息，与私有依赖库配置文件“settings.xml”不符。 处理方法 上传组件时，将文件“pom.xml”中“distributionManagement”元素下“rep

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GAV参数来源于手动输入，系统将自动生成传递依赖的POM文件。 POM模式 POM模式可以只上传pom文件，也可上传pom文件与相关的组件，上传文件名称需要和pom文件中的artifactId、version一致。如下图，POM中artifactId为demo，version为1

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apache.commons:commons-crypto:pom:${commons-crypto.version} 回答 hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<v

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假设原来的业务系统都是基于Maven的项目。 第一步：熟悉原业务系统pom结构 Spring Cloud应用系统的pom结构一般分三种： 第一种使用Spring Boot或者Spring Cloud提供的公共pom作为parent，例如： <parent> <groupId>org

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apache.commons:commons-crypto:pom:${commons-crypto.version} 回答 hbase-common模块依赖commons-crypto，在hbase-common的pom.xml文件中，对于commons-crypto的引入，<v

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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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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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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