distcp -f hdfs://cluster1/srclist \ hdfs://cluster2/bar/foo 其中srclist里面的内容如下。注意运行distcp命令前，需要将srclist文件上传到HDFS上。 hdfs://cluster1/foo/a hdfs://cluster1/foo/b

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jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-nfs-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-datamovement-3.1.1.jar:/op

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在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 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

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 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

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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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nputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。

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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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直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文

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在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下，为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN？ 回答 在MapReduce中，默认情况下，任务完成之后，HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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distcp -f hdfs://cluster1/srclist \ hdfs://cluster2/bar/foo 其中srclist里面的内容如下。注意运行distcp命令前，需要将srclist文件上传到HDFS上。 hdfs://cluster1/foo/a hdfs://cluster1/foo/b

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nputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。

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多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 问题 多个NameService环境下，运行使用viewFS功能的MapReduce或YARN任务失败。 回答 当使用viewFS时，只有在viewFS中挂载的目录才能被访问到。所以最可能的原因是配置的路径没有在viewFS的挂载点上。例如：

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 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

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运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序

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查看MapReduce应用调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录 MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce >

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op HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 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

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oop/hdfs/*:$PWD/mr-framework/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/etc/hadoop/conf/secure</value></property> NA 可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site

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0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar /usr/hdp/3.0.1.0-187/hadoop-mapreduce/hadoop-huaweicloud.jar 在HDFS集群中增加配置项 在HDFS集群CONFI

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