jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapperClass(Class<extends Mapper> cls) 核心接口，指定MapReduce作业的Mapper类，默认为空。也可以在“mapred-site

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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shuffle服务绑定特定IP时，需要在NodeManager实例所在节点的配置文件“mapred-site.xml”中（例如路径为：${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _HD_xxx/x_xx_NodeManager/etc/mapred-site.xml）设置如下参数。

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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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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 07:14 在MRS管理控制台提交SQL作业 MapReduce服务 MRS 使用Kafka客户端创建Topic 04:55 使用Kafka客户端创建Topic

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NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资

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NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资

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NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资

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xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 表1 多CPU内核设置 配置 描述 参数 默认值 Server/Client 影响 备注 节点容器槽位数 如下配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。

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ewFS的挂载点上。例如： <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>viewfs://ClusterX/</value> </property> <property> <name>fs.viewfs.mounttable.ClusterX

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NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资

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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 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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ewFS的挂载点上。例如： <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>viewfs://ClusterX/</value> </property> <property> <name>fs.viewfs.mounttable.ClusterX

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可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警 > ALM-18019 MapReduce

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同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WebUI是通过浏览器访问Hive。MRS仅支持Client方式访问Hive，

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Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持M

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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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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 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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业务核心 应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮

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MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

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