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应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 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.hadoop

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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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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据rowkey的命名规则、rowkey的范围、字段名以及字段值统计符合条件的行数。 操作步骤 直接执行如下命令统计满足如下条件的行数。rowkey在从“row_start”到“ro

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查询桌面使用情况统计数据 功能介绍 查询桌面使用统计信息; 云服务每天凌晨02:00进行聚合运算前一天00:00:00~23:59:59的使用时长,并将周期范围内的数据聚合到周期边界上 跨天的记录会按照统计周期进行计算 假设一天内桌面登录多次，09:00~12:00,13:00~21:00

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查询会议用户登录指标统计数据 应用场景 面向第三方应用，提供查询指定时间段内，会议用户统计数据下，用户登录指标统计数据的操作。 业务流程 图1 查询会议登录指标统计数据 步骤一：登录鉴权 1-5、第三方通过执行App ID鉴权， 获取Token 。 步骤二：获取指定时间段内会议登录指标统计数据 6、

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统计数据集订阅量TOP5 功能介绍 统计数据集订阅量排名前五的数据集。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/statics/top?operateType={operateType} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 operatorType

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根据问题级别统计数据（API名称：queryTaskIssueLevelCounts） 功能介绍 根据问题的级别对问题进行统计。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。

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查询企业级会议总体统计数据 描述 该接口用于查询企业内会议数据统计： 单日内按小时统计的会议数据。 指定日期范围内按日/按月统计的会议数据。 仅旗舰版企业的企业管理员有权限查询。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址

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查询任务场景统计数据（API名称：queryTaskSceneCount） 功能介绍 查询任务场景统计数据。 相关API 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group

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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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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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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可以参考官方网站。 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.hadoop

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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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