class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。

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txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。

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txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。

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WebUI查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到“conf”目录下（例如“/opt/client/conf”，该目录需要与2上传的“MRTest-XXX.jar”包所在目录相同）。 已参考规划

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txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job

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apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input files to process : 2 11378 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input files to process : 2 11378 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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DESCRIBE INPUT 语法 DESCRIBE INPUT statement_name 描述 列举预编译语句（prepared statement）的输入参数，以及参数位置，每个输入参数的类型。对于未确定的参数类型，会显示为unknown。 示例 准备一个预编译的语句，且

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apred-site.xml（准备运行环境中与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下获取）的配置项“mapreduce.admin.map.child.java.opts”和“mapreduce.admin.reduce.child.java.opts”是否包含如下内容：

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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更新Scrum项目迭代 功能介绍 更新Scrum项目迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v4/projects/{project_id}/iterations/{iteration_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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创建Scrum项目迭代 功能介绍 创建Scrum项目迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v4/projects/{project_id}/iteration 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释：

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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批量删除项目的迭代 功能介绍 批量删除项目的迭代 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/iterations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id

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Scrum项目的迭代 获取指定项目的迭代列表 批量删除项目的迭代 查看迭代详情 创建Scrum项目迭代 更新Scrum项目迭代 删除项目迭代 查看迭代历史记录 父主题： API

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Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录tar

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