MapReduce应用开发简介 MapReduce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（applicat

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调用SDK实现功能 图像搜索 服务软件开发工具包（ImageSearch SDK）是对图像搜索服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 本章节以搜索数据接口为例，介绍如何使用ImageSearch Java SDK在本地开发，用户调用接口函数即可使用SDK功能。

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如何实现人脸唤醒功能？ 人脸唤醒功能需要通过企业智慧屏的内置WEB管理界面打开，在设备休眠后1分钟可以通过人脸进行唤醒，设置1分钟的时间限制是为了考虑误唤醒的场景。 父主题： AI

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如何实现收号功能？ 注：部分城市不支持收号功能，申请号码前可咨询华为云客服。 调用“语音通知API”时设置相关参数即可实现收号功能。具体请参考语音通知API。 涉及收号功能的参数有三个： collectInd：设置是否进行收号。 replayAfterCollection：当co

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MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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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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这样才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默

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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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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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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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与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。

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如何实现页面转跳 使用说明 常用的业务页面与页面之间经常为了实现某种业务逻辑，需要在页面间进行转跳与传参。当应用需要在页面间进行转跳并传递参数时，例如图1中，在“调查问卷”页面单击“提交”按钮，由填写页面转跳到提交成功页面，并向提交成功页面传递此次“调查问卷”的记录id和页面名称

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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 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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ducer继承Reducer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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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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ducer继承Reducer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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于iOS平台。 Android上的表现就具有比较大的随机性，由于碎片化严重，各个版本和机型的系统浏览器实现都有差异。 综上所述，APP端使用HTTP-FLV播放协议能更好地实现秒开。

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通过VPN实现专线加密 方案概述 组网和资源规划 配置DC 配置VPN 结果验证 父主题： 站点入云VPN企业版

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xecutor执行Task并向Driver汇报运行状况。 Yarn和MapReduce的关系 MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和

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