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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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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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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选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 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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开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for JavaScript and Web Developer最新版本。 下载并安装支持HTML5标准的浏览器，例如Chrome

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务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 从Node.js官网下载并安装推荐使用的版本。 从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for JavaScript and Web Developer最新版本。 父主题： 快速入门

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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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-version、java、javac。如果命令可以执行，则说明环境变量配置成功。 前往Eclipse官网，下载Eclipse安装包，直接解压缩到本地即可使用。 导入Demo工程 运行Eclipse，选择“File > New > Project”，在弹出的对话框中选择“Java Project”，点击“Next”。

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</settings> 方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK 使用Eclipse 集成开发环境 的项目，在集成开发环境中导入JAR文件。 从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for Java Developers最新版本。在Eclipse中配置好JDK。 创建新工程，选择JRE版本，请参见图1

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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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从Oracle官网下载并安装推荐使用的JDK版本。 推荐使用的JDK版本：JDK 8 以上版本。 根据开发需要，下载并安装开发工具。 从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for Java Developers最新版本。 从IntelliJ IDEA官网下载并安装IntelliJ IDEA开发工具。

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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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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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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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-security 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CollectionMa

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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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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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未开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain.java”，单击“Run as > Java Application”运行对应的应用程序工程。 开启加密通道的HBase集群 在开发环境中（例如Eclipse中），右击“TestMain.java”，单击“Run

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