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，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从

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调测MapReduce应用 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（普通模式）

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输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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行API方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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调测MapReduce应用 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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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

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来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以

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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理

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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录 FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

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如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务，需要如何操作？ 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

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提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的健康状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。 提供服务属性的配置功能，满足您实际业务的性能需求。 提供集群、服务、角色实例的操作功能，满足您一键启停等操作需求。 MRS Manager简介 EIP方式访问集群 通过EIP访问快速便捷的访问Manager，及开源组件Web站点。

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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理

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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，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从

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调测MapReduce应用 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（普通模式）

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参数配置-2 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize

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用户已经将作业所需的程序包和数据文件上传至OBS或HDFS文件系统中。 如果作业程序需要读取以及分析OBS文件系统中的数据，需要先配置MRS集群的存算分离，请参考配置MRS集群存算分离。 通过管理控制台提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。

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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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reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。

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