MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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下载对应系统版本的工具ipv6-setup-rhel或ipv6-setup-debian，并上传至待操作的云服务器。 ipv6-setup-xxx工具会添加或者修改网卡设备的配置文件，添加IPv6动态获取的配置信息，然后重启网卡或者网络服务。ipv6-setup-rhel和ipv6-setup-debian的工具下载地址如表2所示。

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下载对应系统版本的工具ipv6-setup-rhel或ipv6-setup-debian，并上传至待操作的云服务器。 ipv6-setup-xxx工具会添加或者修改网卡设备的配置文件，添加IPv6动态获取的配置信息，然后重启网卡或者网络服务。ipv6-setup-rhel和ipv6-setup-debian的工具下载地址如表2所示。

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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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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce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（application/

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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②假设此vbs文件在D:\test中，安装程序文件名称为setup.exe，目标安装目录(传进来的folderPath，无需改动)为D:\installpath。 ' 假如您的安装程序需要接受到的静默安装命令格式为： ' "D:\test\setup.exe" "D:\installpath"

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②假设此vbs文件在D:\test中，安装程序文件名称为setup.exe，目标安装目录(传进来的folderPath，无需改动)为D:\installpath。 ' 假如您的安装程序需要接受到的静默安装命令格式为： ' "D:\test\setup.exe" "D:\installpath"

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keytab文件获取方式 访问开启Kerberos的MRS Manager，访问方式详见《MapReduce服务用户指南》的“访问 MRS Manager”章节。 进入“系统设置->用户管理”，在指定的用户所在行单击“更多 >下载认证凭据”。 将下载获取到的zip文件解压缩，获取krb5

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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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提交Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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176:21003/oozie”。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“ooziesecurity-examples”中的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBas

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176:21003/oozie”。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“ooziesecurity-examples”中的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBas

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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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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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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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child.java.opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio计算获取。 集群已开启Kerberos认证：-Djava.net.preferIPv4Stack=true

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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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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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