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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JobHistoryServer堆内存使用率和阈值相比较。当Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的80%）时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置 > 服务 > Mapreduce”修改阈值。当MapReduce JobHistoryServer堆内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Python SDK) 在公网环境下，对于超过100MB的大文件，建议通过分段上传方式上传。 分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传，每个段都是对象数据的连续部分，您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响

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在左侧导航栏中选择“参数修改”，在“参数”子页签中单击“比较参数”。 图1 比较当前实例参数 在弹出框中选择参数模板，单击“确定”，比较两个参数的差异项。 有差异项，则会显示差异参数的如下信息：参数名称、当前实例参数模板的参数值和被比较参数模板的参数值。 无差异项，则不显示。 比较目标参数模板 在“参数模板管

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为什么安装了SSL证书后，https访问速度变慢了？ 安装了SSL证书后，访问网站时，HTTPS比HTTP要多几次握手的时间，HTTPS协议握手阶段比较费时，同时还要进行RSA校验，因此使用了SSL证书后，相较于HTTP访问，访问速度变慢了。 另外，会增加 服务器 CPU的处理负担，因为要为每

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JobHistoryServer非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率，并把实际的MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率和阈值相比较。当MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率超出

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提供多个业务节点提供共享的日志输出目录，方便分布式应用的日志收集和管理。业务特点： 多个业务主机挂载同一个共享文件系统，并发打印日志。 大文件小I/O：单个日志文件比较大，但是每次日志的写入I/O比较小。 写I/O密集型：业务以小块的写I/O为主。 配置流程 登录高性能弹性文件服务控制台，创建一个SFS Turbo文件系统用于存放日志文件。

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/var/log/Bigdata/hdfs/*/hdfs-omm-*.out`; do echo "" > $file; done 如果.out大文件出现比较频繁，可以每天清理多次或者调整操作系统的自动清理策略。 父主题： 集群管理类

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JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率，并把实际的Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率和阈值相比较。当Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率超出阈值

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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

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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（普通模式）

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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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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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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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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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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，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop 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。 用户可以在MRS管理控制台

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提供多个业务节点提供共享的日志输出目录，方便分布式应用的日志收集和管理。业务特点： 多个业务主机挂载同一个共享文件系统，并发打印日志。 大文件小I/O：单个日志文件比较大，但是每次日志的写入I/O比较小。 写I/O密集型：业务以小块的写I/O为主。 配置流程 登录弹性文件服务控制台，创建一个SFS Turbo文件系统用于存放日志文件。

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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