setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。

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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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MapReduce性能调优 多CPU内核下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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ALM-18021 Mapreduce服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Mapreduce服务状态。当检测到Mapreduce服务不可用时产生该告警。 Mapreduce服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18021 紧急 是 告警参数

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ResourceManager(主)”进入Web界面后查看任务执行状态。 图2 ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： linux1:/opt

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ResourceManager(主)”进入Web界面后查看任务执行状态。 图2 ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn

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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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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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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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setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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通过这个接口，可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务，并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户 state 任务执行成功或失败

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setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。

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setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。

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序等。 Execution Engine Loader作业执行引擎，支持以MapReduce方式执行Loader作业。 Submission Engine Loader作业提交引擎，支持将作业提交给MapReduce执行。 Job Manager 管理Loader作业，包括创建作

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自定义算子代码编写完成后，可以在算子的*.py代码结尾加入调用算子的语句，如下所示，可以参照算子运行验证构造输入数据，验证算子执行结果是否正确。例如：

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执行作业 功能介绍 执行独立的作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/jobs/{job_id}/schedule-job

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生产执行 申请领料 功能概述：该模块主要是进行领料申请，包含的功能有新增、编辑、查看、删除、查询领料申请单。 操作人员：生产人员。 路径：生产执行→申请领料。 图1 申请领料 数据采集 功能概述：本模块包含的功能有对派工单执行开工、报工、暂停、复工、完工操作。 操作人员：生产人员。

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