MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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Oozie代码样例说明 配置Oozie作业运行参数 配置Oozie业务运行流程 配置Oozie作业执行入口 配置Oozie MapReduce作业 配置Oozie作业操作HDFS文件 配置Oozie作业执行终点 配置Oozie作业异常结束打印信息 配置Coordinator定时调度作业 父主题： 开发Oozie应用

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Oozie样例代码说明 配置Oozie作业运行参数 配置Oozie业务运行流程 配置Oozie作业执行入口 配置Oozie MapReduce作业 配置Oozie作业操作HDFS文件 配置Oozie作业执行终点 配置Oozie作业异常结束打印信息 配置Coordinator定时调度作业 父主题： 开发Oozie应用

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作业 单击“作业”，会展示教师发布的所有作业。 图1 作业列表 作业需在作业提交截⽌时间之前完成，如未在该时间之前提交作业的，系统将在提交截⽌时间到时⾃动提交。 如作业未做答，系统将不⾃动提交； 未批阅或未分配批阅任务的作业，可撤回修改后重新提交。 图2 作业提交 如作业为互评作

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分为

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保存前如果需要修改作业名称（默认为“My Workflow”），可以直接单击该名称进行修改，例如“Streaming-Workflow”。 保存完成后，单击，提交该作业。 作业提交后，可通过Hue界面查看作业的详细信息、日志、进度等相关内容。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业

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保存前如果需要修改作业名称（默认为“My Workflow”），可以直接单击该名称进行修改，例如“Streaming-Workflow”。 保存完成后，单击，提交该作业。 作业提交后，可通过Hue界面查看作业的详细信息、日志、进度等相关内容。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业

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数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。 Hive主要特点如下：

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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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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在YARN之上，能够不需要做任何改动地运行MR任务。 商用 Tez简介 4 MRS 支持Presto HA能力 MRS支持为大规格的集群默认安装Presto多实例，即一个Core/Task节点上安装多个Worker实例，分别为Worker1，Worker2，Worker3… ，多个

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DLI 提供的设置作业优先级功能，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。DLI优先级功能包含DLI Flink Job、DLI SQL和DLI Spark三个作业算子。 只有运行在弹性资源池上的作业支持设置作业优先级。 弹性资源池上的SQL作业支持作业优先级。 Spark

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ap任务，MapReduce作业共15个Map任务，那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务，集群还有剩余资源，在这种场景下，配置Slow Start参数值小于1，比如0.8，则Reduce就可以利用集群剩余资源。 操作步骤 参数入口： 进入Mapreduce服务参数“全

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ap任务，MapReduce作业共15个Map任务，那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务，集群还有剩余资源，在这种场景下，配置Slow Start参数值小于1，比如0.8，则Reduce就可以利用集群剩余资源。 操作步骤 参数入口： 进入Mapreduce服务参数“全

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业 使用Hue提交Oozie Shell作业 使用Hue提交Oozie HDFS作业 使用Hue提交Oozie Streaming作业 使用Hue提交Oozie Distcp作业 使用Hue提交Oozie

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