务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python示例程序。 本示例工程中，Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbasePythonExample

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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 问题 HBase bulkload任务有210000个map和10000个reduce，MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常。 For more

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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导入HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hfile ImportTable 父主题： HBase常见问题

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场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to

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议将nohup命令放在后台执行，避免操作被意外中断。 在HBase客户端执行以下命令可批量构建已有数据的索引数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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不允许创建Hive on HBase的分区表 Hive on HBase表将实际数据存储在HBase上。由于HBase会将表划分为多个分区，将分区散列在RegionServer上，因此不允许在Hive中创建Hive on HBase分区表。 Hive on HBase表不支持INSERT

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Hive业务还可能需要关联使用其他组件，例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限，或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的权限操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的，因此在安

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MRS HBase迁移至MRS HBase数据校验 本文主要介绍MRS HBase版本间数据迁移后，使用迁移中心 MgC进行数据一致性校验的步骤和方法。 准备工作 需要先在源端内网环境中安装用于配合数据校验的工具Edge并注册用户，方法请参见安装Linux版本的Edge工具。 需

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使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景，向HBase中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据；另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率

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Hive业务还可能需要关联使用其他组件，例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限，或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的，因此在安全

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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后，“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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0考试覆盖：（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等； （2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch, ZooKeeper

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在MapReduce任务运

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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例

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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例

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family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase已经配置透明加密后，“批量删除”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles。 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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