jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如/opt/client/conf，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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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

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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

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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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System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "job name"); // 设置找到主任务所在的jar包。 job.setJar("D:\\job-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount

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

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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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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应用开发简介 MapReduce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（applicat

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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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ngs.xml文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如“/opt/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。

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jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如/opt/client/conf，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。

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在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中，打开样例工程中“LocalRunner.java”工程，右键工程，选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。

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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop

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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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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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安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的： X86客户端： Oracle JDK：支持1.8版本； IBM JDK：支持1.8.0.7.20和1.8.0.6.15版本。

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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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