M用户同步 MRS 集群说明。 当IAM用户的用户组的所属策略从MRS ReadOnlyAccess向MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS Administrator变化时，或者反之从MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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服务主备节点的lib路径：“${BIGDATA_HOME}/ FusionInsight _Porter_xxx/install/FusionInsight-Sqoop-1.99.3/FusionInsight-Sqoop-1.99.3/server/webapps/loader/WEB-INF/ext-lib”。

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服务主备节点的lib路径：“${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Porter_xxx/install/FusionInsight-Sqoop-1.99.3/FusionInsight-Sqoop-1.99.3/server/webapps/loader/WEB-INF/ext-lib”。

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业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，如果是自建的社区版大数据集群，可下载社区版Sqoop进行安装。借助Sqoop来解耦导出的元数据与关系型数据库的强依赖，将Hive元数据导出到HDFS上，与表数据一同迁移后进行恢复。 参考步骤如下： 在源集群上下载并安装Sqoop工具。 请参见http://sqoop

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通过Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误 本章节仅适用于MRS 3.1.0版本集群。 用户问题 MRS 3.1.0集群Sqoop从Hive导出数据到MySQL 8.0时报数据格式错误。 问题现象 原因分析 通过日志判断得知是格式异常。 处理步骤 确认分

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schedule-tool工具使用示例 使用loader-backup工具备份作业数据 开源sqoop-shell工具使用指导 使用sqoop-shell工具导入数据到HDFS 使用sqoop-shell工具导入数据到HBase 父主题： 使用Loader

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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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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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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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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schedule-tool工具使用示例 使用loader-backup工具备份作业数据 开源sqoop-shell工具使用指导 开源sqoop-shell工具使用示例（SFTP - HDFS） 开源sqoop-shell工具使用示例（Oracle - HBase） 父主题： 使用Loader

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E}/FusionInsight_Porter_8.1.0.1/install/FusionInsight-Sqoop-1.99.3/FusionInsight-Sqoop-1.99.3/server/webapps/loader/WEB-INF/ext-lib”。 使用root

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-chown <OWNER> <path> Hive元数据恢复 在目的集群中安装并使用Sqoop命令将导出的Hive元数据导入MRS集群DBService。 $Sqoop_Home/bin/sqoop export --connect jdbc:postgresql://<ip>:20051/hivemeta

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多份，作为数据导出的MapReduce任务中各个map的输入文件。 Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。不可与“Map数据块大小”同时配置。参数值必须小于或等于“3000”。 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处

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classloader from property: org.apache.sqoop.classpath.extra Log4J审计日志 日志样例： 2018-01-11 08:51:06,156 INFO [org.apache.sqoop.audit.FileAuditLogger.logAu

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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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