class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job

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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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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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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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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job

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Counters Bytes Written=48 “/user/example/output/”为HDFS上存放作业输出文件地址，请设置为一个不存在的目录。 “hadoop-mapreduce-examples-3.3.1-*.jar”文件在不同版本的集群客户端目录下文件名有差异，以实际名称为准。

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上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的settings.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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53 16/03/03 16:44:57 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200

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或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce.map.java.opts（调整map的栈内存）和mapreduce.reduce.java.opts（调整redu

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" clean package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的settings.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。

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53 16/03/03 16:44:57 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200

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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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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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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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准备数据文件“in.txt”，内容为一段英文单词。 操作步骤 将作业资源包和数据文件传入OBS桶中。 本例中，WordCount.jar文件上传路径为：lkj_test/WordCount.jar；word.txt 文件上传路径为：lkj_test/input/word.txt。 创建一

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Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值，根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

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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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rmat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key

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COM。 未开启Kerberos认证集群略过此步骤。 在Linux环境中添加样例工程运行所需的classpath，例如（以客户端安装路径为/opt/conf为例） export YARN_USER_CLASSPATH=/opt/conf/:/opt/client/HBase/hbase/

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