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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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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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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MapReduce应用开发 概述 环境准备 开发程序 调测程序 MapReduce接口 FAQ 开发规范

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mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 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

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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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mvn -s "{maven_setting_path}" 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

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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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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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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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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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MapReduce访问多组件样例程序 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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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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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以一个20节点的计算场景为例，默认清理周期（15日）内将产生约1800万日志文件，占用NameNode近18G内存空间，同时拖慢HDFS的系统响应速度。 由于收集到H

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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

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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）

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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）

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m_qFLwPs2_100） 05 实践 您可以通过以下实践样例进一步了解MRS的使用场景及操作步骤。 数据分析 使用Spark进行驾驶行为分析 通过Flink作业处理OBS数据 使用Hive分析HDFS数据 通过Flume采集日志至HDFS 数据迁移 Hadoop数据迁移到MRS

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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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面向列：面向列（族）的存储、检索与权限控制 稀疏：表中为空（null）的列不占用存储空间 MRS服务的HBase组件支持计算存储分离，数据可以存储在低成本的云存储服务中，包含对象存储服务，并支持跨AZ数据备份。并且MRS服务支持HBase组件的二级索引，支持为列值添加索引，提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。

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