MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner

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为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50

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为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50

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查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录 MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce >

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为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang,female,20 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 CaiXuyu,female,50 Liyuan,male,20 FangBo,female,50

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自动获取的访问公网IP与用户本机IP不一致，属于正常现象，无需处理。 9022端口为knox的端口，需要开启访问knox的9022端口权限，才能访问Manager服务。 勾选“我确认xx.xx.xx.xx为可信任的公网访问IP，并允许从该IP访问MRS Manager页面。” 图2 访问Manager页面

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上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX

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上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX

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单击“属性+”，添加输入输出相关属性。 例如配置“mapred.input.dir”的值为“/user/admin/examples/input-data/text”，配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-dat

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单击“属性+”，添加输入输出相关属性。 例如配置“mapred.input.dir”的值为“/user/admin/examples/input-data/text”，配置“mapred.output.dir”的值为“/user/admin/examples/output-dat

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空用户的危害 MySQL中是允许用户名为 '' 的用户存在，本章节介绍数据库中存在这种空用户时的危害。 MySQL中使用空用户时，它将可以匹配任何用户名。这一特性也会带来多种安全性、功能性危害。所以，在实际使用过程中应避免使用空用户。 安全性危害 当存在空用户时，连接时可以使用任意用户名进行登录。

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key=XXXX "obs://mrs-word/input/*" "obs://mrs-word/output/" input_path为OBS上存放作业输入文件的路径。output_path为OBS上存放作业输出文件地址，请设置为一个不存在的目录。 父主题： 作业管理

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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UNION_SUBDIR目录，切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=tru

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ck文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于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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，压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法：将“mapreduce.map.output.compress”参数值设置为“true”，将“mapreduce.map.output.compress.codec”参数值设置为“org.apache.hadoop.io.compress

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，压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法：将“mapreduce.map.output.compress”参数值设置为“true”，将“mapreduce.map.output.compress.codec”参数值设置为“org.apache.hadoop.io.compress

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基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez任务仅在一个任务中就能完成同样的处理过程，任务之间不需要访问HDFS。

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UNION_SUBDIR目录，切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=tru

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体请参见运行MapReduce作业。 图4 wordcount作业 作业类型选择“MapReduce”。 作业名称为“mr_01”。 执行程序路径配置为OBS上存放程序的地址。例如：obs://wordcount01/program/hadoop-mapreduce-examples-x

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