MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

查看更多 →

调测MapReduce应用 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）

查看更多 →

考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

查看更多 →

参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

查看更多 →

统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图16 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 图17 查看聚类结果 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支持以卡片、列表以及

查看更多 →

二分k均值 概述 二分k-means算法是分层聚类（Hierarchical clustering）的一种，分层聚类是聚类分析中常用的方法。 分层聚类的策略一般有两种： 聚合：这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合。 分裂：这是一种自顶向下的方法，所有

查看更多 →

主机安全服务之“网页防篡改”：拒绝网页变脸，服务实时在线！ 父主题： 知识科普

查看更多 →

企业主机安全 在“网页防篡改 > 防护列表”页面，单击目标主机所在行的“动态防篡改状态”列的。 图2 开启动态网页防篡改 您也可以单击“防护设置 > 动态网页防篡改”，进入动态网页防篡改页签；在动态网页防篡改页签，单击，开启动态网页防篡改。 在弹出“开启动态网页防篡改”窗口中，单击“确定”，开启动态网页防篡改。

查看更多 →

定时开启/关闭静态网页防篡改：除了添加特权进程外，您可以设置定时开启/关闭静态网页防篡改，在网页防篡改关闭时段修改文件/文件夹，详细操作请参见定时开启/关闭静态网页防篡改。 开启 服务器 主动防护功能 主机安全服务网页防篡改版为服务器提供了一些主动防护功能，这些功能在开启网页防篡改防护时并

查看更多 →

定时启停静态网页防篡改 网页防篡改提供的定时开关功能，能够定时启停静态网页防篡改，您可以使用此功能定时更新需要发布的网页。 定时关闭防护期间，文件存在被篡改的风险，请合理制定定时关闭的时间。 约束限制 仅开启网页防篡改版防护后才支持防篡改相关操作。 关闭防护时段设置规则 每个时间段最小关闭时间

查看更多 →

序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

查看更多 →

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

查看更多 →

MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

查看更多 →

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

查看更多 →

调测MapReduce应用 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（普通模式）

查看更多 →

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

查看更多 →

在“切割”界面，选择需要切割的列，单击“执行切割”。 再使用其他标注工具进行标注。 使用聚类工具，将不同列按共同特征数据进行聚合进行标注。 单击。 在“聚类”界面，选择聚类方式，选择需要聚类的列，单击“执行聚类”。 再使用其他标注工具进行标注。 标注后的异常值数据显示为红色。 标注完成后，单击，进行保存。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →