运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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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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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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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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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集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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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 父主题： MapReduce性能调优

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单击服务列表中指定的服务名称。 单击“服务配置”。 将页面右侧“基础配置”切换为“全部配置”，界面上将显示该服务的全部配置参数导航树，导航树从上到下的根节点分别为服务名称和角色名称。 在导航树选择指定的参数，修改参数值。支持在“搜索”输入参数名直接搜索并显示结果。 修改某个参数的值后需要取消修改，可以单击恢复。

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单击角色实例列表中指定的角色实例名称。 单击“实例配置”页签。 将页面右侧“基础配置”切换为“全部配置”，界面上将显示该角色实例的全部配置参数导航树。 在导航树选择指定的参数，修改参数值。支持在“搜索”输入参数名直接搜索并显示结果。 修改某个参数的值后需要取消修改，可以单击恢复。 单击“保存配置”，根据界面提示保存配置。

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5/1.3 20 2 1×VU9P KVM fp1.8xlarge.11 32 352GiB 10/5 60 8 4×VU9P KVM fp1.16xlarge.11 64 704GiB 10/10 100 8 8×VU9P KVM fp1.8xlarge.8 32 224GiB 10/5

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阶图、FLV视频流播放器、矩形树图、仪表盘、漏斗图 基础平面地图子组件： 地图散点、进阶版散点层、轮播视频 世界地图子组件： 地图散点、进阶版散点层 x √ √ 专业图表组件：WT折线瀑布图、旭日图、径向树图、桑基图、极坐标弧长链接图、弧长链接图、树图、进度条、条形热力图、RTMP视频流播放器

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FPGA开发和应用运行 使用FP1开发套件进行硬件和应用开发过程详细记录在开源套件的README中，请根据您的开发需求，按照README中的描述开启的您开发之旅。 如果需要获取FP1历史版本，请参见release_note.md，并下载对应的tag。 表1 FP1历史版本对照表 序号 tag

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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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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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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