在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。 参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb

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Mapreduce”，进入Mapreduce服务“全部配置”页面，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.jobhistory.always-scan-user-dir”，设置值为“true”。

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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降低MapReduce客户端运行任务失败率 配置场景 当网络不稳定或者集群IO、CPU负载过高的情况下，通过调整如下参数值，降低客户端应用的失败率，保证应用的正常运行。 配置描述 在客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。 “mapred-site.xm

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在MapReduce任务运

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Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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core-site.xml 配置Hadoop Core详细参数。 hbase-site.xml 配置HBase详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。 mapred-site.xml Hadoop MapReduce配置文件。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。

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引。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据，导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。 大任务下MapReduce任务运行失败，请参考MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常进行处理。

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Apache Dubbo反序列化漏洞 2020年02月10日，华为 云安全 团队监测到Apache Dubbo官方发布了CVE-2019-17564漏洞通告，漏洞等级中危。当用户选择http协议进行通信时，攻击者可以通过发送POST请求的时候来执行一个反序列化的操作，由于没有任何安全校

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本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.properties”与工作流配置“workflow.xml”需根据实际情况设置。 完成导入并配置Oozie样例工程操作后即可执行通过Java

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Oozie样例代码说明 job.properties workflow.xml Start Action End Action Kill Action FS Action MapReduce Action coordinator.xml 父主题： 开发Oozie应用

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.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

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输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.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

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 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

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引。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。 大任务下MapReduce任务运行失败，请参考MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常进行处理。

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Oozie样例代码说明 job.properties workflow.xml Start Action End Action Kill Action FS Action MapReduce Action coordinator.xml 父主题： 开发Oozie应用

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