参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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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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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce应用开发简介 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（application/job）通常会把

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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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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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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（安全模式）

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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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/var/log/Bigdata/hbase/*/hbase-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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比较TaurusDB标准版参数模板 操作场景 您可以比较同数据库类型的实例参数模板，以了解当前实例参数的差异项。 您也可以比较同数据库类型的默认参数模板，以了解当前参数模板的配置情况。 比较当前实例参数与其他参数模板中的参数差异 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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比较TaurusDB标准版参数模板 操作场景 您可以比较同数据库类型的实例参数模板，以了解当前实例参数的差异项。 您也可以比较同数据库类型的默认参数模板，以了解当前参数模板的配置情况。 比较当前实例参数与其他参数模板中的参数差异 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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比较M-V模型的版本对象 操作场景 在应用设计态完成模型的构建、发布（模型发布和应用发布），以及控制台部署应用后，会在应用运行态自动生成相应的接口。本文介绍如何通过版本对象比较接口（compareBusinessVersion）实现比较不同版本对象间的基本属性、扩展属性和关联关系。

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大文件分片上传初始化（API名称：file/initBigFile） 功能介绍 大文件分片上传初始化 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。 URL 请求方式

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Java 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其他段

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等待2分钟，查看告警是否消失。 是，处理完毕。 否，执行3。 判断是否有误写入的大文件。 执行命令find / -xdev -size +500M -exec ls -l {} \;，查看该节点上超过500MB的文件，查看该磁盘中，是否有误写入的大文件存在。 是，执行3.b。 否，执行4。 处理该误写入的文件，并等待2分钟，查看告警是否清除。

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然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YARN的Client和A

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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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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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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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