已从Oracle官网下载并安装JDK1.8或以上版本，配置好JAVA环境变量。 已从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for Java Developers最新版本。 已在Eclipse中配置好JDK。 父主题： 使用SDK（Java）

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导入并配置Alluxio样例工程 在获取 MRS 样例工程，下载样例工程到本地。 导入样例工程到Eclipse开发环境。 打开Eclipse，选择“File > Import”。显示“Import”窗口，选择Existing Maven Projects，单击“next”按钮。 在“Import

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protocol.type”配置。 mapreduce/jar(POST) 描述 执行MR任务，在执行之前，需要将MR的jar包上传到HDFS中 URL http://www.myserver.com/templeton/v1/mapreduce/jar 参数 参数 描述 jar 需要执行的MR的jar包。

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在Presto示例工程根目录，执行mvn install编译。 在Presto示例工程根目录，执行mvn eclipse:eclipse创建Eclipse工程。 在应用开发环境中，导入样例工程到Eclipse开发环境。 选择“File > Import > General > Existing Projects

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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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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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

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ls。 安装和配置Eclipse 用于开发Hive应用程序的工具。版本要求如下： JDK使用1.7版本，Eclipse使用3.7.1及以上版本。 JDK使用1.8版本，Eclipse使用4.3.2及以上版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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已从Oracle官网下载并安装JDK1.8或以上版本，配置好JAVA环境变量。 已从Eclipse官网下载并安装Eclipse IDE for Java Developers最新版本。 已在Eclipse中配置好JDK。 下载SDK 进入图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏选择“连接管

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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s。 安装和配置Eclipse 用于开发Presto应用程序的工具。版本要求如下： JDK使用1.7版本，Eclipse使用3.7.1及以上版本。 JDK使用1.8版本，Eclipse使用4.3.2及以上版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM

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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

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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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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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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，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop 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。 用户可以在MRS管理控制台

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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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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

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8及以上。 安装和配置Eclipse 用于开发HBase应用程序的工具。 安装Maven 用于编译样例工程。 网络 确保客户端与HBase服务主机在网络上互通。 选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 请安装JDK1.8及以上版本。Eclipse使用支持JDK1

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选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 请安装JDK1.8及以上版本。Eclipse使用支持JDK1.8及以上的版本，并安装JUnit插件。 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle

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