setMapperClass(TokenizerMapperV1.class); job.setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类，Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。

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setReducerClass(Class<extends Reducer> cls) ->“mapreduce.job.reduce.class” setCombinerClass(Class<extends Reducer> cls) ->“mapreduce.job.combine

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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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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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重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。

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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集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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令将无法使用。如果需要使用MapReduce命令，将参数值修改为“true”，修改后需要重启实例才生效。 对于集群实例，需要变更全部shard节点关联参数模板中对应参数值，再重启实例生效。 对于副本集或单节点实例，直接变更实例关联参数模板中对应参数值，再重启实例生效。 如何变更参数值请参见编辑参数模板。

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影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后，只有个别节点有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用，需要增加reduce的个数以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个job，每个map或reduc

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deManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务，在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口，等待远程调试。 在IDE上，选择MapReduce任务的实现类，通过配置远程调试信息，执行Debug。 设置断点，双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息，“右键->Debug

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deManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务，在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口，等待远程调试。 在IDE上，选择MapReduce任务的实现类，通过配置远程调试信息，执行Debug。 设置断点，双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息，“右键->Debug

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deManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务，在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口，等待远程调试。 在IDE上，选择MapReduce任务的实现类，通过配置远程调试信息，执行Debug。 设置断点，双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息，“右键->Debug

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deManager节点上启动。 在客户端提交MapReduce任务，在Map/Reduce任务启动时会挂起并监测8000端口，等待远程调试。 在IDE上，选择MapReduce任务的实现类，通过配置远程调试信息，执行Debug。 设置断点，双击蓝框区域设置或取消断点。 配置远程调试信息，“右键->Debug

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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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ctionReducer继承Reducer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.F

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准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts 域名 信息。

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ww.hikunpeng.com/zh/developer/devkit/compiler/jdk。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 父主题： 准备MapReduce应用开发环境

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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

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ctionReducer继承Reducer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.F

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