并行文件系统 并行文件系统挂载后，为何显示256T？ 文件列表是否支持排序？

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从OBS并行导入数据 关于OBS并行导入 从OBS导入 CS V、TXT数据 从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 父主题： 导入数据

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与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。

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Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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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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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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OBS操作权限委托给 弹性云服务器 ECS。 使用MapReduce服务 MRS 的集群作为数据计算处理。 方案优势 计算存储分离 MapReduce服务 MRS集群作数据计算处理，而数据存储在 对象存储服务 OBS中。 灵活弹性伸缩 MapReduce服务 MRS资源灵活配比，可以选择多种计

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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单击“云存储配置”模块中的“编辑”，进入云存储配置页面。 单击选择“配置并行文件系统”。 图2 配置并行文件系统 从下拉框中选择已授权的并行文件系统名称。 如需新增授权，可以单击下拉框右侧“去授权并行文件系统”进行添加，具体操作请参考授权并行文件系统。 参考表1配置容器挂载的路径和权限。 表1 参数说明

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创建并行文件系统 用户可以通过控制台创建并行文件系统。 操作步骤 在管理控制台首页，选择“服务列表 > 存储 > 对象存储服务”。 选择左侧导航栏的“并行文件系统”，进入并行文件系统控制台。 单击界面右上角的“创建并行文件系统”，进入创建页面。 图1 创建并行文件系统 (可选）复制并行文件系统配置。

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配置并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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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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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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取消挂载并行文件系统 如果不再需要通过挂载方式访问OBS并行文件系统，或者需要对已挂载并行文件系统进行参数新增、修改或删除时，可以取消挂载并行文件系统。 取消挂载并行文件系统不会影响已保存至并行文件系统中的数据。 前提条件 待取消挂载的并行文件系统目前处于挂载状态。 操作步骤 打开命令行终端。

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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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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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nux重启后，都需要重新挂载。 并行文件系统的容量请以实际使用情况为准。 您也可以设置开机自动挂载并行文件系统，具体操作请参见开机自动挂载并行文件系统。 一个并行文件系统支持挂载到多台 云服务器 ，但数据一致性需由您自行维护，避免出现多台云 服务器 同时对一个文件并发写入的情况。 桶级的

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FlinkSQL算子并行度 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 通过CompiledPlan提交的作业，算子的并行度、算子的TTL都以CompiledPlan中的值为准，而不是“flink-conf.yaml”中的值。FlinkSQL支持通过修改作业的CompiledPlan来设置算子并行度。

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配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀

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