如果您是首次使用 MRS 的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过MRS组件介绍和产品功能章节的内容，了解MRS相关的基础知识，包含MRS各组件的基本原理和增强特性介绍，以及MRS服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使用MRS。《快速入门

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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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不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text

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缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YARN的Client和Applicati

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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应用开发常用概念

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在“权限”的表格中选择“HDFS > File System > hdfs://hacluster/ ”，勾选“Read”、“Write”和“Execute”。 在“权限”的表格中选择“Hive > Hive Read Write Privileges”，勾选default的“C

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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参数 描述 默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务，格式是IP:PORT，参数的默认值为空。当参数值为空时，将绑定localhost，默认端口为13562。 说明： 如果涉及到的PORT值和配置的mapreduce.shuffle

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MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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FemaleInfoCollector类： 样例1：类CollectionMapper定义Mapper抽象类的map()方法和setup()方法。 public static class CollectionMapper extends Mapper<Object, Text, Text

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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系统 域名 >、user.keytab和krb5.conf为示例，实际操作时需要已将相应账号对应权限的keytab文件和krb5.conf文件放入到“conf”目录，安全登录方法如下代码所示。 public static final String PRINCIPAL= "test@<系统域名>";

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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