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。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交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和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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界面显示“分词结果”、“短语匹配”、“初筛结果”、“重排序结果”、“闲聊结果”的匹配结果。 图1 问答诊断 表1 问答诊断参数说明 参数名称 参数说明 分词结果 显示用户问的分词结果，即分词后的有效词语。 短语匹配 当用户问的分词结果与知识库中语料的问题或扩展问分词结果一致时，显示该问题的具体信息。

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打开包含中文开关后，如果日志中包含中文，默认按照一元分词法拆分中文内容，按照分词符的设置拆分英文内容。 说明： 一元分词是指将中文字符串拆分为单个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高，其他中文分词方法对写入速度影响大。 打开包含中文功能，会对中文使用一元分词（每个汉字单独分词），如果需要更精确

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云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主

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云搜索 服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS 服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主

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限制约束 GaussDB (DWS)的全文检索功能当前限制约束是： 每个分词长度必须小于2K字节。 tsvector结构（分词+位置）的长度必须小于1兆字节。 tsvector的位置值必须大于0，小于等于16,383。 每个分词在文档中位置数必须小于256，若超过将舍弃后面的位置信息。 t

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打开包含中文开关后，如果日志中包含中文，默认按照一元分词法拆分中文内容，按照分词符的设置拆分英文内容。 说明： 一元分词是指将中文字符串拆分为单个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高，其他中文分词方法对写入速度影响大。 打开包含中文功能，会对中文使用一元分词（每个汉字单独分词），如果需要更精确

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MapReduce服务 MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS，具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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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-security 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CollectionMa

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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punctuation_ignore 分词结果是否忽略所有的标点等特殊符号（不会忽略\r和\n）。 true（默认值）：忽略所有的标点等特殊符号。 false：不忽略所有的标点等特殊符号。 seg_with_duality 是否将闲散文字自动以二字分词法聚合。 true：将闲散文字自动以二字分词法聚合。 f

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punctuation_ignore 分词结果是否忽略所有的标点等特殊符号（不会忽略\r和\n）。 true（默认值）：忽略所有的标点等特殊符号。 false：不忽略所有的标点等特殊符号。 seg_with_duality 是否将闲散文字自动以二字分词法聚合。 true：将闲散文字自动以二字分词法聚合。 f

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PostgreSQL自带的parser插件适用于分词比较简单的语言（如英语），按照标点、空格切分语句即可获得有含义的词语，而中文比较复杂，词语之间没有空格分隔，长度也不固定，分词还和语义有关，因此parser不能用来做中文分词，建议使用zhparser。 zhparser是PostgreSQL的中文分词插件，安装后

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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