xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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bulk.output”参数指定文件的输出路径。 操作步骤 参数入口：执行批量加载任务时，在BulkLoad命令行中加入表1中的参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造

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本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。 前提条件 在执行批量加载时需要通过“Dimporttsv.bulk.output”参数指定文件的输出路径。 操作步骤 参数入口：执行批量加载任务时，在BulkLoad命令行中加入如下参数。 表1 增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值

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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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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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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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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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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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mple.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord, IntWritable

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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应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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mple.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord, IntWritable

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mple.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord, IntWritable

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mple.java”中，实现该功能的模块如下： 实现Mapper类，通过HCatRecord获取第一列int类型数据，计数1并输出； public static class Map extends Mapper<LongWritable, HCatRecord, IntWritable

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setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends

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