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MapReduce Action
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MapReduce Action 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 resourceManager
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MapReduce简介
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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。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：
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使用Mapreduce
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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题
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MapReduce简介
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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。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：
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MapReduce简介
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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。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：
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MapReduce Action
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MapReduce Action 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 resourceManager
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MapReduce简介
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若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。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：
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自定义来源接口配置
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X-Broker-API-Version:当前API的版本号，必填 4、服务实例绑定配置 详情接口说明参考服务绑定。 1.请求地址:用户自定义请求地址，接口类型需为PUT，必填。 2.X-Broker-API-Version:当前API的版本号，必填 5、服务实例信息配置 详情接口说明参考服务实例信息。
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MRS MapReduce
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Jar包的参数。 输入数据路径 否 选择输入数据所在的路径。 输出数据路径 否 选择输出数据存储的路径。 表2 高级参数 参数 是否必选 说明 节点状态轮询时间（秒） 是 设置轮询时间（1~60秒），每隔x秒查询一次节点是否执行完成。 节点执行的最长时间 是 设置节点执行的超时时间
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MapReduce接口
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MapReduce Action
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MapReduce Action 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 resourceManager
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MapReduce简介
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常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。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：
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MapReduce Action
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MapReduce Action 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 resourceManager
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MapReduce与其他组件的关系
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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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与其他服务的关系
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报告会签中的测试方公司名来源。
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MapReduce日志介绍
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ntid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“
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MapReduce日志介绍
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ntid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“
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提交Mapreduce作业
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-data/text”，配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-data/map-reduce_workflow”。 单击右上角的配置按钮。在打开的配置界面中，单击“删除+”，添加删除目录，例如“/user/adm
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提交Mapreduce作业
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-data/text”，配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-data/map-reduce_workflow”。 单击右上角的配置按钮。在打开的配置界面中，单击“删除+”，添加删除目录，例如“/user/adm
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MapReduce应用开发
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