MRS _Services_ClientConfig_ConfigFiles > HDFS > config”路径中得到“core-site.xml”、“hdfs-site.xml”文件。 生成MRS HDFS配置文件。 将上述获取到的文件放到一个新的目录下，并打包成zip文件，所有文件位于zip文件的根目录下。

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使用HDFS HDFS文件系统目录简介 HDFS用户权限管理 HDFS客户端使用实践 快速使用Hadoop 配置HDFS文件回收站机制 配置HDFS DataNode数据均衡 配置HDFS DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel）

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HDFS连接 介绍 通过HDFS连接，可以对MRS、 FusionInsight HD或开源Hadoop的HDFS抽取、加载文件，支持 CS V、Parquet和二进制格式。 连接样例 { "links": [ { "link-config-values":

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HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Impo

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bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作） 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir <inputdir> hdfs dfs -put <local_data_file> <inputdir> 例如定义数据文件“data

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存储策略定义在Hue的WebUI界面上分为两大类： 静态存储策略 当前存储策略 根据HDFS的文档访问频率、重要性，为HDFS目录指定存储策略，例如ONE_SSD、ALL_SSD等，此目录下的文件可被迁移到相应存储介质上保存。 动态存储策略 为HDFS目录设置规则，系统可以根据文件的最近访问时间、最近修改时

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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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MRS集群简介 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。

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Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户界面组装成接口数据，通过调用REST接口调用HDFS，通过浏览器返回结果呈现给用户。 Hive Hive提供THRIFT接口与Hue交互，用于执行Hive

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DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。 权限要求 表1 操作权限要求 操作类型/作用对象 操作 权限要求 DATABASE CREATE DATABASE dbname [LOCATION "hdfs_path"] 如果指定了HDFS路径hdf

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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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配置Oozie MapReduce作业 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

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配置Oozie MapReduce作业 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

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txt到此目录，命令如下： 登录HDFS客户端。 cd 客户端安装目录 source bigdata_env 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -mkdir /tmp/input 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putlocal_filepath

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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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Impala与其他组件的关系 Impala与HDFS间的关系 Impala默认利用HDFS作为其文件存储系统。Impala通过解析和计算处理结构化的数据，Hadoop HDFS则为Impala提供了高可靠性的底层存储支持。使用Impala将无需移动HDFS中的数据并且提供更快的访问。 Impala与Hive间的关系

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bigdata_env kinit 组件业务用户（未开启Kerberos认证的集群请跳过该操作） 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir <inputdir> hdfs dfs -put <local_data_file> <inputdir> 例如定义数据文件“data

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapp

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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.txt：数据输入文件

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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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任务灵活重组，形成一个大的DAG作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive

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