例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。 yarn jar /opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoo

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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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能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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[main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 13405 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting

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0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3

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0之前版本：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html MRS 3.2.0及之后版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3

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HDFS和OBS也支持存储压缩格式的数据，目前支持存储bz2、gz压缩格式的数据。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：

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，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： MRS 3.2.0之前版本：https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.htm

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配置Hadoop数据传输加密 设置安全通道加密 默认情况下，组件间的通道是不加密的。您可以配置如下参数，设置安全通道是加密的。 参数修改入口：在 FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 服务 > 服务名 > 配置”，展开“全部配置”页签。在搜索框中输入参数名称。

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√ √ √ √ MapReduce服务 （MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

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/usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar /usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud.jar 在HDFS集群中增加配置项

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obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1 执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs

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[main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - number of splits:2 12707 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter - Submitting

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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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配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一：

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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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来讲，压缩级别越高，压缩比也越大，压缩时间也越长；反之亦然。实际压缩比取决于加载的表数据的分布特征。 table.compress.level指定表数据同一压缩级别下的不同压缩水平，它决定了同一压缩级别下表数据的压缩比以及压缩时间。对同一压缩级别进行了更加详细的划分，为用户选择压

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HDFS/hadoop/etc/hadoop:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/common/lib/apacheds-i18n-2.0.0-M15.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/comm

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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