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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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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MapReduce应用开发简介 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（application/job）通常会把

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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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未开启Kerberos认证集群的样例工程目录为“mapreduce-example-normal”。 MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase

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skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group

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选择按文件或大小分割源文件，作为数据导入的MapReduce任务中各个map的输入文件。 选择“FILE”表示每个map处理1个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，数据保存至输出目录时将保留输入路径的目录结构 选择“SIZE”表示每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文

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jar包文件名 chmod 600 jar包文件名 登录 FusionInsight Manager系统，选择“集群 > 服务 > Loader > 更多 > 重启服务”输入管理员密码重启Loader服务。 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Ma

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选择按文件或大小分割源文件，作为数据导入的MapReduce任务中各个map的输入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输

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选择按文件或大小分割源文件，作为数据导入的MapReduce任务中各个map的输入文件。 选择“FILE”，表示按文件分割源文件，即每个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输

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使用权限。 操作步骤 设置作业基本信息 登录“Loader WebUI”界面。 登录FusionInsight Manager系统，具体请参见访问FusionInsight Manager（ MRS 3.x及之后版本）。 选择“集群 > 待操作集群名称 > 服务 > Loader”。

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的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡，第二个Job再根据预处理的结果按照Group

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个map处理一个或多个完整的源文件，同一个源文件不可分配至不同map，完成数据导入后保持源文件的目录结构。 选择“SIZE”，表示按大小分割源文件，即每个map处理一定大小的输入文件，同一个源文件可分割至多个map，数据保存至输出目录时保存的文件数与map数量相同，文件名格式为“

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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ALM-18021 Mapreduce服务不可用 告警解释 告警模块按60秒周期检测Mapreduce服务状态。当检测到Mapreduce服务不可用时产生该告警。 Mapreduce服务恢复时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18021 紧急 是 告警参数

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行符。 string 否 \n 文件名是否作为字段 自定义一个字段，以当前数据所在的文件名作为该字段值。 string 否 无 绝对路径 配置“文件名是否作为字段”引用文件名环境，选中单选框时是带绝对路径的文件名；不选中单选框时是不带路径的文件名。 boolean 否 不选中 验证输入字段

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Mapreduce JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆

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Spark同时访问两个HBase样例程序 Spark同时访问两个HBase样例程序开发思路 Spark同时访问两个HBase样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用

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如何查询两个时间的时间差？ 答：您可以通过以下方法计算时间差。 通过age()函数计算两个时间的时间差。 gaussdb=# SELECT age(timestamp '2001-04-10 14:00:00', timestamp '2001-04-06 13:00:00');

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