子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 独立的子程序 嵌套的子程序 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 独立的子程序 包内的子程序 嵌套的子程序 父主题： 声明语法

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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构建程序 本例提供了DIS数据流格式转换的源码和程序包（包含函数依赖），使用空白模板创建函数，用户可以下载、学习使用。 创建工程 本例使用Java语言实现DIS数据流格式转换功能，有关函数开发的过程请参考Java函数开发指南，本例不再介绍业务功能实现的代码。 下载样例源码（fss

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构建程序 创建API分组 创建函数及添加事件源之前，需要先创建一个API分组，API分组是API的管理单元，用来存放API。 您需要拥有一个APIG实例后才能开启API网关服务相关功能，具体请参见购买实例。 登录APIG控制台，在左侧导航栏选择“API管理 > API分组”，单击“创建API分组”。

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构建程序 本例提供一个图片旋转的样例代码供学习使用。 创建程序包 本例使用Golang语言实现图片旋转的功能，有关函数开发的过程请参考Golang函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 创建函数 创建函数的时候，必须选择委托包含OB

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构建程序 通过Web托管方式改造微服务。改造过程中，如果微服务是基于spring框架，则需要使用FunctionGraph提供的SDK，即在pom.xml文件中添加步骤1中依赖。此时，您只需修改配置以及打包方式即可将微服务改造成serverless函数。具体操作步骤如下： 配置微服务依赖。

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开发程序 典型场景说明 开发思路 准备开发和运行环境 配置并导入样例工程 样例代码说明 父主题： ClickHouse应用开发指导

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的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 不使用访问多组件样例程序时，如果不影响统计样例程序的正常编译，可忽略多组件样例程序相关报错信息，否则请在导入样例工程后将多组件样例程序类文件删除。 导入样例工程到IntelliJ IDEA开发环境。

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数据放入通道中，并构建用于数据处理的应用程序。 成本低廉：DIS没有前期成本，您只需要为实际使用的资源付费即可。 并行处理：DIS可让您用多个应用程序同时处理同一个数据通道。 安全可靠：DIS可将数据保留24~72小时，以防数据在应用程序故障、个别机器故障或设施故障时丢失。

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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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e SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。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。

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网络 服务（Service） 路由（Ingress） Pod网络配置 从容器访问公网

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