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。

查看更多 →

MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

查看更多 →

如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

查看更多 →

fs不同具有两种划分方式（以100G大小为例）：Device Mapper类型和OverlayFS类型。不同操作系统对应的容器存储Rootfs请参见操作系统与容器存储Rootfs对应关系。 Device Mapper类型存储Rootfs 其中默认占90%的容器引擎和容器镜像空间又可分为以下两个部分：

查看更多 →

文件系统路径 以查询“dev/mapper/vgdata-lvdata1”的UUID为例： blkid /dev/mapper/vgdata-lvdata1 回显类似如下信息： [root@ecs-lvmtest ~]# blkid /dev/mapper/vgdata-lvdata1

查看更多 →

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）

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

M用户同步MRS集群说明。 当IAM用户的用户组的所属策略从MRS ReadOnlyAccess向MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS Administrator变化时，或者反之从MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS

查看更多 →

fs不同具有两种划分方式（以100G大小为例）：Device Mapper类型和OverlayFS类型。不同操作系统对应的容器存储Rootfs请参见操作系统与容器存储Rootfs对应关系。 Device Mapper类型存储Rootfs 其中默认占90%的容器引擎和容器镜像空间又可分为以下两个部分：

查看更多 →

表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一region下的project ID。获取方法请参见获取项目ID。 config_id 是 String 参数模板ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

operator .shuffle() // Stateful mapper with ID .map(new StateFulMapper()) .uid("mapper-id") // ID for the mapper // Stateless printing sink .print();

查看更多 →

operator .shuffle() // Stateful mapper with ID .map(new StateFulMapper()) .uid("mapper-id") // ID for the mapper // Stateless printing sink .print();

查看更多 →

operator .shuffle() // Stateful mapper with ID .map(new StateFulMapper()) .uid("mapper-id") // ID for the mapper // Stateless printing sink .print();

查看更多 →

输入参数 在定义“分析任务”时，首先需要定义分析任务的输入参数，该输入参数是用于定义计算公式中的形式参数，它的实际参数是对应于某个属性、或某些属性的值（即可能是单值或数组），通过3种属性引用类型来约定输入参数如何引用属性的值，详细解释如下： 引用本资产属性 利用资产模型对资产进行

查看更多 →

公共参数 对象模型 状态码 获取项目ID

查看更多 →