数据导入HDFS 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据，并将数据输出到HDFS临时目录下（以“输出目录-ldtmp”命名）。 在MapReduce作业的提交阶段，将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map阶段，

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HDFS文件操作的Java示例程序。 本工程主要给出了创建HDFS文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹等相关接口操作示例。 hdfs-c-example HDFS C语言开发代码样例。 本示例提供了基于C语言的HDFS文件系统连接、文件操作如创建文件、读写文件、追加文件、删除文件等。

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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词个数，从输出Topic消费数据，然后将统计结果以Key-Value的形式输出。 MapReduce mapreduce-examples MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。

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Text, IntWritable> { /** * map的输入，key为原文件位置偏移量，value为原文件的一行字符数据。 * 其map的输入key，value为文件分割方法InputFormat提供，用户不设置，默认 * 使用TextInputFormat。 */ public

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查看Loader作业的历史记录。 选择待查看的作业所在行。 如图所示，选择“更多>历史记录”查看作业执行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过

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continue running silently 原因分析 根据报错信息，可以判断是日志文件的大小已达到限制。出现该报错之后，日志不再增加，后台将继续运行。 处理方法 请您在启动文件中减少无用日志输出。 父主题： 硬盘限制故障

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如何查看HSS的日志文件？ 日志路径 您需要根据主机的操作系统，查看日志文件。 操作系统 日志所在路径 日志文件 Linux /usr/local/hostguard/log/ daemon.log：记录守护进程运行时相关日志。 hostguard.log：记录监控进程运行时相关日志。 hostguard_procmon

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为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败？ 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中

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为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MapReduce作业运行失败 问题 为什么将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时MR作业运行失败？ 回答 通过集群将非ViewFS文件系统配置为ViewFS时，ViewFS中的文件夹的用户权限与默认NameService中

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配

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直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配

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查看Spark任务日志失败 问题现象 任务运行中查看日志失败。 任务运行完成，但是查看不到日志。 原因分析 问题1：可能原因是MapReduce服务异常。 问题2：可能原因如下： Spark的JobHistory服务异常。 日志太大，NodeManager在做日志汇聚的时候出现超时。

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查看Loader作业的历史记录。 选择待查看的作业所在行。 如图所示，选择“更多>历史记录”查看作业执行的历史记录。 图2 查看历史记录 表1 参数说明 名称 说明 行/文件 读取数 从输入源中读取的行数（文件数）。 行/文件 写入数 写入到输出源的行数（文件数）。 行/文件 跳过数 转换过

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upgrade.log 日志保留周期 日志文件 日志描述 文件大小限制 路径下保留的文件 保留周期 hostwatch.log 记录守护进程运行时相关日志。 10 MB 保留8个最新的日志文件。 不超过文件大小限制，只要不卸载HSS Agent，会一直保留日志信息。 hostguard

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE

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class”项，指定输出结果的数据格式。例如默认的TextOutputFormat把每条key，value记录写为文本行。通常场景不配置特定的OutputFormat。 setOutputKeyClass(Class< > theClass) 核心接口，指定MapReduce作业的输出key的类型，也可以在“mapred-site

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obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1/teragen1 /tmp OBS文件系统打印大量日志可能导致读写性能受影响，可通过调整OBS客户端日志级别优化，日志调整方式如下： cd 客户端安装目录/Yarn/config vi log4j.properties 在文件中添加OBS

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用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果。 本章节以MapReduce作业为例指导您在MRS集群页面如何提交一个新的作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作业管理”和“文件管理”功能，请通过后台功能来提交作业。

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