配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

查看更多 →

配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

查看更多 →

Format类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包

查看更多 →

Format类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包

查看更多 →

Format类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包

查看更多 →

Format类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包

查看更多 →

Format类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包

查看更多 →

job 查询指定课堂下的作业列表信息 查询指定作业下的习题信息 根据作业ID，查询指定作业的信息 查询课堂下指定成员的作业信息 查询学生函数习题提交记录信息 父主题： API

查看更多 →

Job 查询用户所有的Jobs 删除指定namespace下的Jobs 查询指定namespace下的Jobs 创建Job 删除Job 查询Job 更新Job 替换Job 查询Job状态 父主题： Kubernetes API

查看更多 →

删除Job 功能介绍 删除Job。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /apis/batch/v1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String name of

查看更多 →

更新Job 功能介绍 更新Job。 The following fields can be updated: metadata.labels spec.parallelism spec.completions spec.selector 调用方法 请参见如何调用API。 URI PATCH

查看更多 →

Job管理 查询Job状态 父主题： API

查看更多 →

Job管理 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.job ShowJobSample 查询Job状态 DeleteJobSample 取消Job ExportJobResultSample 导出Job返回结果到文件

查看更多 →

mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends

查看更多 →

mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends

查看更多 →

设置运行时执行map，reduce的类，也可以通过配置文件指定。 job.setMapperClass(TokenizerMapperV1.class); job.setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通

查看更多 →

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。

查看更多 →

iner。一般将reduce类设置为Combiner即可。通过Combiner，一般情况下可以显著减少Map输出的中间结果，从而减少shuffle过程的网络带宽占用。可通过如下接口为一个任务设置Combiner类。 表2 Combiner设置接口 类名 接口名 描述 org.apache

查看更多 →

iner。一般将reduce类设置为Combiner即可。通过Combiner，一般情况下可以显著减少Map输出的中间结果，从而减少shuffle过程的网络带宽占用。可通过如下接口为一个任务设置Combiner类。 表2 Combiner设置接口 类名 接口名 描述 org.apache

查看更多 →

mapreduce.examples.MultiComponentExample类： 样例1：类MultiComponentMapper定义Mapper抽象类的Map方法。 private static class MultiComponentMapper extends Mapper<Object

查看更多 →

record); } } MapReduce任务定义，指定输入/输出类，Mapper/Recducer类，输入输出键值对格式； Job job = new Job(conf, "GroupByDemo"); HCatInputFormat.setInput(job, dbName, inputTableName);

查看更多 →