Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格

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shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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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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一个“inputFiles”的文件夹保存作业的输入文件，一个“outputFiles”文件夹保存作业的输出文件，如图1所示。 图1 作业输入输出文件 父主题： 工业仿真云平台服务

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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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数据存储输出 算子简介 名称： 数据存储输出 功能说明： 数据输出到指定的数据存储。 约束：下游不允许接任何算子。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明： 算子名称，对算子进行个性化的命名，以辅助增加可读性。支持中文、英文、数字、中划线、下划线，长度小于等于64个字符。

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查询execution输出 功能介绍 查询执行结果的输出。 URI GET /v1/executions/{execution_id}/outputs 请求消息 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 execution_id 是 String 执行结果ID，即创建execution接口返回值。

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获取项目输出 功能介绍 该接口用于查询项目的北向输出。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/north/progress/output?progressId={progressId}&type={type} 参数说明 参数名

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输出模块 构造一个用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送消息 播放音频文件 示例-输出

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创建输出流 CloudTable HBase输出流 CloudTable OpenTSDB输出流 MRS OpenTSDB输出流 CSS Elasticsearch输出流 D CS 输出流 DDS输出流 DIS输出流 DMS输出流 DWS输出流（通过JDBC方式） DWS输出流（通过OBS转储方式）

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SMN输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务（SMN）中。 消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送

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的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样，具体请参见MRS Kafka输出流。 父主题： 创建输出流

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标准输出配置 通过添加指定采集容器标准输出标签，用户可以指定采集pod下的对应容器名的标准输出日志。用户在pod的yaml中spec:template:metadata:annotations:字段增加以下字段来实现指定要采集的容器名称。 kubernetes.AOM.log.stdout:

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field2”。 enable_output_null 否 当编码格式为json时，需使用该参数来配置是否输出空字段。 当该参数为“true”表示输出空字段（值为null），若为“false”表示不输出空字段。默认值为“true”。 encode_class_name 否 当encode为us

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RDS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互

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ClickHouse输出 概述 “ClickHouse输出”算子，用于配置已生成的字段输出到ClickHouse表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：ClickHouse表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 数据库名 配置ClickHouse表所在的数据库

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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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多个JHS操作同一文件冲突。 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

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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阶段，

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹“/tmp/examples/multi-compon

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Shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出（InputFormat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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