支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前 MRS 提供以下Oozie相关样例工程： 表1 Oozie相关样例工程 样例工程位置 描述 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieMapReduceExample O

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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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MapReduce任务提交时会将相关配置文件、jar包和-files参数后添加的文件都上传至HDFS的临时目录，方便Container启动后获取相应的文件。系统通过配置项“yarn.app.mapreduce.am.staging-dir”决定具体存放位置，默认值是“/tmp/hadoop-yarn/staging”。

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据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一：

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引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务，任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时，引入的jar包不正确，导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F

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通过接口控制Workflow流程：可以执行提交流程，启动流程，运行流程，终止流程，恢复流程等操作。 SDK 软件开发工具包SDK（SoftwareDevelopmentKit）是被软件工程师用于为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件的开发工具的集合。 Database pg数据库。 WebApp（Oozie）

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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。 运行多组件样例程序 将hive-site.xml、hbase-site

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，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Oozie相关样例工程： 表1 Oozie相关样例工程 样例工程位置 描述 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample

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资源文件所在OBS路径，当类型为jar时，location为主Jar包所在路径。最多1023个字符。示例：obs://myBucket/test.jar dependFiles 否 List<String> 主Jar包所依赖的JAR包、properties文件。总的长度不能超过10240个字符。

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暂未购买流量包，请单击“购买资源包”，进入流量包购买页面，不同规格流量包的具体价格请参考价格详情。 已购买的流量包基本信息请前往资源包管理查看。 CDN为您提供了更加优惠的闲时流量包和组合流量包，您可以根据业务情况选择购买，了解最新优惠活动，请单击这里。 全时流量包：全天24小时均可抵扣流量包中的流量。

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-*/server/webapps/loader/WEB-INF/ext-lib chown omm:wheel jar包文件名 chmod 600 jar包文件名 登录 FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Loader > 更多 > 重启服务

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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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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。 运行多组件样例程序 在放置MapReduce工程样例的“../sr

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er，所以需要重新add jar。 添加jar包有两种方式：可以在启动spark-sql的时候添加jar包，如spark-sql --jars /opt/test/two_udfs.jar；也可在spark-sql启动后再添加jar包，如add jar /opt/test/two_udfs

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er，所以需要重新add jar。 添加jar包有两种方式：可以在启动spark-sql的时候添加jar包，如spark-sql --jars /opt/test/two_udfs.jar；也可在spark-sql启动后再添加jar包，如add jar /opt/test/two_udfs

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MapReduce服务 MRS接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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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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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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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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