在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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记录写入的每个“数据块”与其归属文件的对应关系。 Standby NameNode：与Active NameNode中的数据保持同步；随时准备在Active NameNode出现异常时接管其服务。 Observer NameNode：与Active NameNode中的数据保持同步，处理来自客户端的读请求。

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具体操作：登录 FusionInsight Manager，单击“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”打开WebUI界面，在ResourceManager(主)的WebUI界面中，单击提交的MapReduce任务，在打开的页面中查看诊断信息，根据诊断信息再采取相应的措施。

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Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。Master和TSer

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操作用户 功能介绍 该接口用于操作用户，包含三种操作：锁定、解锁和重置密码（重置密码建议使用/v2/{project_id}/users/{user_id}/random-password接口，在没有通知方式的情况下必须使用/v2/{project_id}/users/{user_

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具体操作：登录FusionInsight Manager，单击“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”打开WebUI界面，在ResourceManager(主)的WebUI界面中，单击提交的MapReduce任务，在打开的页面中查看诊断信息，根据诊断信息再采取相应的措施。

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MRS 各个组件支持开源的所有参数，在MRS Manager支持修改部分关键使用场景的参数，且部分组件的客户端可能不包含开源特性的所有参数。如果需要修改其他Manager未直接支持的组件参数，用户可以在Manager通过自定义配置项功能为组件添加新参数。添加的新参数最终将保存在组件的配置文件中并在重启后生效。

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SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 MapReduce服务 （MRS

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package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的settings.xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 操作场景 默认情况下，NameNode会随机选择DataNode节点写文件。当集群内某些数据节点的磁盘容量不一致（某些节点的磁盘总容量大，某些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时的磁盘选择策略为“节

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配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 操作场景 默认情况下，NameNode会随机选择DataNode节点写文件。当集群内某些数据节点的磁盘容量不一致（某些节点的磁盘总容量大，某些总容量小），会导致磁盘总容量小的节点先写满。通过修改集群默认的DataNode写数据时的磁盘选择策略为“节

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获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples

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在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner.java”工程，右键工程，选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。

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e阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。 在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce

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获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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购买MRS集群时，找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件如何处理？ 问： 购买MRS集群时，为什么找不到HDFS、Yarn、MapReduce组件？ 答： HDFS、Yarn和MapReduce组件包含在Hadoop组件中，当购买MRS集群时无法看到HDFS、Yarn和Map

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多CPU内核下的MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器 端配置 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。 客户端配置

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Manager系统进行配置。 16384 Server 如果所有的任务(map/reduce)需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常的低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2

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