Text, IntWritable> { /** * map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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

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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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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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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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数据输出配置 数据存储输出 将数据输出到IoT数据分析服务的存储，以便进一步分析（资产建模、实时分析、时序分析）使用。 用户可以配置算子名称、选择存储组、填写存储名称，并选择所需要的属性及属性类型等信息，如图所示： DIS输出 将数据输出到DIS云服务，IoT数据分析服务仅在华为云部署时支持输出到DIS云服务。

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输出模块 输出模块简介 构造用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送POST请求 发送一条消息 播放音频文件

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输出类算子 数据存储输出 DIS输出 实时分析输出 父主题： 算子使用指南

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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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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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名称。 表3 MapReduce应用日志文件滚动输出配置 参数 描述 默认值 mapreduce.task.userlog.limit.kb MR应用程序单个task日志文件大小限制。当日志文件达到该限制时，会新建一个日志文件进行输出。设置为“0”表示不限制日志文件大小。 51200

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。

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如何通过调用转码接口输出指定的文件名？ 您可以通过调用新建转码任务接口，设置转码输出文件名参数“output_filenames”和转封装文件名参数“file_name”，参数具体含义如下： output_filenames：输出文件名称，每一路转码输出对应一个名称，需要与转码模

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HBASE_ROOT_ LOG GER=INFO,RFA 把日志输出到日志文件中，后期如果使用hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令，执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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名称。 表3 MapReduce应用日志文件滚动输出配置 参数 描述 默认值 mapreduce.task.userlog.limit.kb MR应用程序单个task日志文件大小限制。当日志文件达到该限制时，会新建一个日志文件进行输出。设置为“0”表示不限制日志文件大小。 51200

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k）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集

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描述 默认值 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold 内存合并进程的文件数阈值。累计文件数达到阈值时会发起内存合并及溢出到磁盘。小于等于0的值表示该阈值不生效且仅基于ramfs的内存使用情况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce

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描述 默认值 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold 内存合并进程的文件数阈值。累计文件数达到阈值时会发起内存合并及溢出到磁盘。小于等于0的值表示该阈值不生效且仅基于ramfs的内存使用情况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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