MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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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应用开发简介

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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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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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图

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，后续流转过程中均会给出警示的提示 图1 内控矩阵控制点档案 图2 智能校验结果 当内控矩阵控制点档案中的管控指标发生变化时，系统可立即调用新的指标项进行校验，并给出新的校验结果。 图3 调整后的内控矩阵控制点档案 图4 调整控制点档案后的智能校验结果 主观类管控点在对管控部门的

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协议防攻击 产品对外发布资料中配套提供通信矩阵，通信矩阵列出可以开启或者关闭的服务和端口，以及开启和关闭的条件，未在通信矩阵中列出的服务和端口不会开启。 通信端口矩阵中记录如下信息：该产品开放的端口、该端口使用的传输层协议、通过该端口与对端通信的对端网元名称、该端口使用的应用层协

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需求进行在线便捷定制。 图5 合规承诺书 内控矩阵类型 内控矩阵类型是定义内空矩阵层级关系的入口，将所有流程按层级进行了定义，为内控矩阵控制点定义提供基础数据。 图6 内控矩阵类型列表 图7 内控矩阵类型档案 内控矩阵控制点 内控矩阵控制点依据合规要求定义各类型流程应进行内控管理的控制点位、控制级别及依据等信息。

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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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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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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

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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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