rnate JRE”后，选择JDK版本。 图4 选择JRE 单击“Finish”关闭窗口完成设置。 设置Eclipse的文本文件编码格式，解决乱码显示问题。 在Eclipse的菜单栏中，选择“Window > Preferences”。 弹出“Preferences”窗口。 在左边导航上选择“General

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8及以上。 安装和配置Eclipse 用于开发HBase应用程序的工具。 安装Maven 用于编译样例工程。 网络 确保客户端与HBase服务主机在网络上互通。 选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 请安装JDK1.8及以上版本。Eclipse使用支持JDK1

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conf文件拷贝到Linux环境的“/opt/conf”目录下，可参考5.4.1-编译并运行程序。 在二次开发过程中，PRINCIPAL需要用到的用户名，应该填写为带 域名 的用户名，例如创建的用户为test，域名为HADOOP.COM，则其PRINCIPAL用户名则为test@HADOOP.COM，代码举例：

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前提条件 已经完成CC-Gateway部署和调试。 本实例以java作为开发语言，以eclipse作为开发工具。 在eclipse中， File -->new -->Java Project新建java工程。 新建java工程后，选择右键，新建包com.huawei.example。

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访问集群WebUI界面 03:07 访问集群WebUI界面 MapReduce服务 MRS 删除MRS集群 00:53 删除MRS集群 MapReduce服务 MRS 提交MapReduce作业 02:11 提交MapReduce作业 MapReduce服务 MRS MRS集群健康检查 03:25

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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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T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 请安装JDK1.8及以上版本。Eclipse使用支持JDK1.8及以上的版本，并安装JUnit插件。 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle

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选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 建议JDK使用1.8版本，Eclipse使用4.3.2及以上版本。 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。

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例工程，并导入到用户的开发环境中。 前提条件 JDK(1.8版本或以上版本)工具已安装成功。 Eclipse工具已安装成功。 操作步骤 Eclipse中配置JDK。 打开Eclipse工具，选择“Window > Preferences”，弹出“Preferences”窗口。 在

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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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T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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配置Oozie MapReduce作业 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

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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