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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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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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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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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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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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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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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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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用户可以通过以下几种方式使用并行文件系统。 OBS桶的权限管理规则及权限要求同样适用于并行文件系统，用户在使用并行文件系统前需要确保具备OBS资源的访问权限。 表1 使用方式 方式 主要功能 相关链接 并行文件系统控制台 您可以在控制台创建并行文件系统，并进行查看、管理等基本操作。 创建并行文件系统

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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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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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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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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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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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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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HDFS和MapReduce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。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计

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Storage Service，OBS） LakeFormation服务的元数据所映射的实际业务数据，存储在OBS并行文件系统的目录和文件。 MapReduce服务（MapReduce Service，MRS） LakeFormation与MRS集群中的Ranger、Hive、Spark对接，实现湖、仓元数据统一管理。

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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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Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。

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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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