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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略。 当“失败重试”配置为“是”才显示“超时重试”。 当前节点失败后，后续节点处理策略 是 节点执行失败后的操作： 终止后续节点执行计划：停止后续节点的运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 终止当前作业执行计划：停止当前作业运行，当前作业实例状态显示为“失败”。 继续执行下一节

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概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“单击同步”进行IAM用户同步。 作业相关程序和输入文件已存放在OBS中。 该示例以新增MapReduce作业为例。 操作步骤 接口相关信息 URI格式：POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions

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访问Alluxio文件系统的端口号是19998，即地址为alluxio://<alluxio的master节点ip>:19998/<PATH>，本节将通过示例介绍如何通过数据应用（Spark、Hive、Hadoop MapReduce和Presto）访问Alluxio。 使用Allu

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言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示：

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会起作用 不能为空且大于零 taskStep 任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB

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言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示：

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言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示：

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言，对键值对的处理为单线程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示：

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动态分区通过在客户端工具执行如下命令来开启： set hive.exec.dynamic.partition=true; 动态分区默认模式是strict，也就是必须至少指定一列为静态分区，在静态分区下建立动态子分区，可以通过如下设置来开启完全的动态分区： set hive.exec.dynamic.partition

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会起作用 不能为空且大于零 taskStep 任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB

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能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input files to process : 2 12731 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce

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单击“文件+”，添加运行所需的文件。 例如“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/hadoop-streaming-xxx.jar”和“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/oozie-sharelib-streaming-5

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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.txt：数据输入文件

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setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends

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configs”，新增OBS的endpoint配置项，参数为“fs.obs.endpoint”，值请输入OBS对应的endpoint，具体请参考终端节点。 properties 否 Map<String,String> 程序系统参数。 最多为2048字符，不能包含><|'`&!\特殊字符，可为空。 响应参数 状态码：

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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