MongoDB连接参数说明 MongoDB连接适用于第三方云MongoDB服务，以及用户在本地数据中心或E CS 上自建的MongoDB，常用于从MongoDB同步数据到大数据平台。 连接本地MongoDB数据库时，相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行

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配置MongoDB目的端参数 作业中目的连接为MongoDB连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合，相当于关系数据库的表名。单击输入框后

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配置MongoDB目的端参数 作业中目的连接为MongoDB连接时，目的端作业参数如表1所示。 表1 MongoDB作为目的端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 数据库名称 选择待导入数据的数据库。 mddb 集合名称 选择待导入数据的集合，相当于关系数据库的表名。单击输入框后

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该参数支持配置为时间宏变量，且一个路径名中可以有多个宏定义变量。使用时间宏变量和定时任务配合，可以实现定期同步新增数据，详细说明请参见使用时间宏变量完成增量同步。 说明： 如果配置了时间宏变量，通过 DataArts Studio 数据开发调度 CDM 迁移作业时，系统会将时间宏变量替

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视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。 云下：自建数据库、MongoDB、Redis。 云上：OBS。 云下：HDFS。 生态兼容 DLV 、永洪BI、帆软。 大数据生态工具。 自定义镜像

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MongoDB连接迁移失败时如何处理？ 问题描述 MongoDB连接迁移失败时如何处理？ 解决方案 在默认情况下，userAdmin角色只具备对角色和用户的管理，不具备对库的读和写权限。 当用户选择MongoDB连接迁移失败时，用户需查看MongoDB连接中用户的权限信息，确保对指定库具备ReadWrite权限。

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MongoDB数据连接参数说明 表1 MongoDB数据连接 参数 是否必选 说明 数据连接类型 是 MongoDB连接固定选择为MongoDB。 数据连接名称 是 数据连接的名称，只能包含字母、数字、下划线和中划线，且长度不超过100个字符。 标签 否 标识数据连接的属性。设置标签后，便于统一管理。

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password cleanupOrphaned.js ShardIP：Shard节点的IP地址。 Primaryport：Shard节点中的Primary节点的服务端口。 database：鉴权数据库名，即数据库账号所属的数据库。 username：登录数据库的账号。 password：登录数据库的密码。

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令将无法使用。如果需要使用MapReduce命令，将参数值修改为“true”，修改后需要重启实例才生效。 对于集群实例，需要变更全部shard节点关联参数模板中对应参数值，再重启实例生效。 对于副本集或单节点实例，直接变更实例关联参数模板中对应参数值，再重启实例生效。 如何变更参数值请参见编辑参数模板。

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的资源。如表3中的某些操作指定了可以在该操作指定的资源类型，则必须在具有该操作的SCP语句中指定该资源的URN，SCP仅作用于此资源；如未指定，Resource默认为“*”，则SCP将应用到所有资源。您也可以在SCP中设置条件，从而指定资源类型。 MapReduce服务（ MRS ）

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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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分片，如果block中剩下的一小段数据量小于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 原则二：控制reduce阶段在一轮中完成。 避免以下两种场景：

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项，在“mapred-site.xml”配置文件中指定。 如下示例给出接口所对应的“mapred-site.xml”中的配置项。 示例： setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce

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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终

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配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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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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分片，如果block中剩下的一小段数据量小于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 原则二：控制reduce阶段在一轮中完成。 避免以下两种场景：

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