请参见配置Oozie作业运行参数。 编写Workflow任务：“workflow.xml”。 表1 流程Action 编号 步骤 描述 1 定义start action 请参见配置Oozie作业执行入口 2 定义MapReduce action 请参见配置Oozie MapReduce作业 3 定义FS

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https://oozie server hostname:port/oozie -config job.properties文件所在路径 -run 参数列表： 表2 参数列表 参数 含义 job 表示执行的是job任务 -oozie Oozie 服务器 地址（任意节点） -config “job.properties”文件所在路径

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储bz2、gz压缩格式的数据。 目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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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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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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回的相关参数，仅在意图匹配图元有效，如需后续使用，需值给流程变量传递给后续节点。 IVRREQUEST：IVR请求变量，当IVR流程调用智能化流程时，通过IVR流程通过OIAP的对话接口传入的变量。 手工在选择的前缀后输入点(.)，并将光标聚焦到点后，系统关联显示可用参数，直接选择。

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格式化逻辑卷，并挂载到相应目录。 mkfs -t xfs /dev/mapper/vghana-lvhanalog mkfs -t xfs /dev/mapper/vghana-lvhanadata mkfs -t xfs /dev/mapper/vghana-lvhanashared mkdir

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# mapper层基本接口代码（必填项） {biz}BaseMapper.java {biz}Mapper.java # mapper层继承接口代码。用户可在此

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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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数据操作聚合层代码。 |-- mapper # 数据原子操作层。mapper层目录，包含基本接口（必填项） {biz}Mapper.java # mapper层接口代码

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Map<String,String> 参数值对象，用户基于默认参数模板自定义的参数值。为空时不修改参数值。 key：参数名称，如“div_precision_increment”，“connect_timeout”。为空时不修改参数值。 value：参数值，如“6”，“20”。key不为空时value也不可为空。

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0% /sys/fs/cgroup /dev/mapper/vgpaas-kubernetes 11G 41M 11G 1% /etc/hosts /dev/mapper/vgpaas-dockersys 20G

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are/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-3.1.1.jar:/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-nativetask-3

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。

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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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主要通过如下参数进行调整。 参数入口： 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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