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准备MapReduce开发环境
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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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MapReduce样例工程介绍
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MapReduce统计样例代码
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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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MapReduce Java API接口介绍
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Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.map.class”项。 setReducerClass(Class<extends Reducer> cls)
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MapReduce二次开发远程调试
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MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager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。
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MapReduce二次开发远程调试
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MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager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。
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MapReduce二次开发远程调试
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MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager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。
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MapReduce二次开发远程调试
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MapReduce为分布式计算框架，Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性，建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行，其他全部停止，以保证任务一定会在这个唯一运行的NodeManager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。
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视频帮助
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在MRS管理控制台提交Flink作业 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群Ranger权限策略 03:39 配置MRS集群Ranger权限策略 MapReduce服务 MRS MRS集群扩缩容节点 04:16 MRS集群扩缩容节点 MapReduce服务 MRS 在MRS管理控制台提交SQL作业
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MapReduce服务MRS接入LTS
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MapReduce应用开发常见问题
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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
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MapReduce REST API接口介绍
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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html。 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装
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（可选）创建MapReduce样例工程
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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程
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编译并运行MapReduce应用
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下获取，比如“mapreduce-examples-1.0.jar”。 上传生成的应用包“mapreduce-examples-1.0.jar”到Linux客户端上。例如“/opt”目录。 如果集群开启Kerberos，参考5.2.2-准备开发用户获得的“user.keytab”、“krb5
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准备MapReduce应用开发环境
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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发环境 准备连接MapReduce集群配置文件 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
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MapReduce应用开发常见问题
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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
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准备MapReduce应用开发环境
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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
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MapReduce REST API接口介绍
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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装
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通过Windows系统提交MapReduce任务
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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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配置MapReduce任务推测执行
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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。
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配置MapReduce任务推测执行
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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。
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