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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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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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集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

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应用到所有资源。您也可以在SCP中设置条件，从而指定资源类型。 MapReduce服务（MRS）定义了以下可以在SCP的Resource元素中使用的资源类型。 表2 MapReduce服务（MRS）支持的资源类型 资源类型 URN cluster mrs:<region>:<ac

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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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个map)。通过如下配置参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 表1 参数配置-1 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize

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单击“作业管理”，在作业列表界面单击“添加”。 “作业类型”选择“MapReduce”，并配置其他作业信息。 图1 添加MapReduce作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 mapreduce_job 执行程序路径

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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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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（安全模式）

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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（普通模式）

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主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请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。

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

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主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请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。

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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