配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应

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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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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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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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HMaster WebUI > HMaster (主)”。 MRS 3.x及以后版本集群，在Manager页面选择“集群 > 服务 > HBase > HMaster WebUI > HMaster (主机名称，主)”。 MapReduce JobHistoryServer MRS 3

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，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明 名称 说明 HiveServer 一个集群内可

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前提条件 主备集群都已经安装并启动成功，且获取集群的管理员权限。 必须保证主备集群间的网络畅通和端口的使用。 如果主集群部署为安全模式且不由一个 FusionInsight Manager管理，主备集群必须已配置跨集群互信。如果主集群部署为普通模式，不需要配置跨集群互信。 主备集群必须已配置跨集群拷贝。

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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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应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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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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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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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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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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educer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.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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执行MRS角色实例主备倒换 部分服务的角色以主备高可用的模式进行部署，在需要对主实例进行维护不能提供服务，或者其他维护需要时，可以手动触发实例主备倒换。 执行角色实例主备倒换 登录Manager，详情请参考访问MRS集群Manager。 选择“集群 > 服务”。 MRS 2.x及

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ResourceManager(主)”进入Web界面后查看任务执行状态。 图2 ResourceManager Web UI页面 查看MapReduce日志获取应用运行情况 您可以查看MapReduce日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。 父主题： 调测MapReduce应用

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="${tgt.timeToKillInSeconds:1200}"中的1200为对应的超时时长，值的单位是秒。 在主Master节点重启tomcat服务。 在主master节点上用omm用户执行netstat -anp |grep 28443 |grep LISTEN查询tomcat的进程号。

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="${tgt.timeToKillInSeconds:1200}"中的1200为对应的超时时长，值的单位是秒。 在主Master节点重启tomcat服务。 在主master节点上用omm用户执行netstat -anp |grep 28443 |grep LISTEN查询tomcat的进程号。

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