HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志

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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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op HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式

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。 数据导入HDFS 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据，并将数据输出到HDFS临时目录下（以“输出目录-ldtmp”命名）。 在MapReduce作业的提交阶段，将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map

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Loader与其他组件的关系 与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身

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Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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Impala与其他组件的关系 Impala与HDFS间的关系 Impala默认利用HDFS作为其文件存储系统。Impala通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。使用Impala将无需移动HDFS中的数据并且提供更快的访问。

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MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对

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eServer实例。 HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。

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MRS HDFS 获取MRS HDFS配置文件方法如下： 获取“krb5.conf”和“user.keytab”文件。 参考下载用户认证文件，在MRS Manager下载用户认证文件，解压后得到“krb5.conf”和 “user.keytab”文件。 获取“core-site.xml”、“hdfs-site

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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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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN 服务器 提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端提示如下信息后长时间无响应。 16/03/03 16:44:56 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token

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购买MRS集群时找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 问： 购买MRS集群时，为什么找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件？ 答： HDFS、Yarn和MapReduce组件包含在Hadoop组件中，当购买MRS集群时无法看到HDFS、Yarn和Map

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新增或更新已经在对端集群保存的主集群中HDFS配置 hdfs dfs -put -f HBase/hbase/conf/core-site.xml HBase/hbase/conf/hdfs-site.xml HBase/hbase/conf/yarn-site.xml hdfs://备集群NameNode

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CEFILE、ORC等存储格式。 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。 图1 Hive结构 Metastore：对表，

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HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码，但是MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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HDFS HDFS jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 hadoop-plugins-*.jar HDFS可以直接使用开源同版本的hadoop包运行样例代码，但是MRS 3.x之后的版本默认的主备倒换类是dfs.client.failover.proxy.provider

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hdfs_path 格式 无。 说明 HDFS的路径，如“hdfs:///tmp”。 父主题： 标示符

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

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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