# 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。用户可在此类中覆写基本接口中的方法或者增加自定义的方法

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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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xfs /dev/mapper/vghana-lvhanadata mkfs -t xfs /dev/mapper/vghana-lvhanashared mkdir -p /hana/data mkdir -p /hana/shared mount /dev/mapper/vghana-lvhanadata

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序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce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。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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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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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。 表1 参数配置-1 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。

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/hacluster/user/XXX.jar”。 MapReduce作业执行程序必须以“.jar”结尾。 obs://wordcount/program/test.jar 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键参数，多个参数间使用空格隔开。 配置格式：程序类名 数据输入路径 数据输出路径

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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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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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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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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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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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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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device-mapper-event.x86_64 7:1.02.146-4.el7 device-mapper-event-libs.x86_64 7:1.02.146-4.el7 device-mapper-persistent-data

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xfs /dev/mapper/vghana-lvhanadata mkfs -t xfs /dev/mapper/vghana-lvhanashared mkdir -p /hana/data mkdir -p /hana/shared mount /dev/mapper/vghana-lvhanadata

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Driver'命令查看docker存储驱动类型。如果执行结果为“Device Mapper ”，表示驱动类型为Device Mapper ，则支持查看磁盘分区thinpool指标。如果执行结果不为“Device Mapper”，则不支持查看磁盘分区thinpool指标。 表1 磁盘分区指标 指标名称

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引擎采用了参数压缩技术以减少带宽占用，为了提高压缩率，可通对FC 参数进稀疏处理。用户通过sparse_rate数值指定多少比例的FC 参数稀疏为0，例如配0.5，则FC 参数有50%将被稀疏为0，由于数据变的稀疏，压缩模块会获得更好的压缩率。稀疏值越高，计算FC 时所需参数带宽越低，但精度会有所下降。

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