配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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y类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1,v1> —> map —> <k2,v2> —> 汇总数据 —> <k2,List(v2)> —> reduce —> <k3,v3>(output)

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MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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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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如何变更参数值请参见编辑参数模板。 使用MapReduce命令失败时常见报错处理 报错信息：cannot run map reduce without the js engine或map is not defined 图1 案例一 图2 案例二 可能原因：MapReduce命令被限制不能使用。 处

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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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y类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1,v1> —> map —> <k2,v2> —> 汇总数据 —> <k2,List(v2)> —> reduce —> <k3,v3>(output)

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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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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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数页面进行修改。 如需添加多个参数，请单击右侧增加，如需删除参数，请单击右侧“删除”。 常用服务配置参数如表2。 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。 表2 服务配置参数 参数 参数说明 取值样例 fs.obs.access.key 访问OBS的密钥ID。 - fs

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原因：C++库中实现了部分数学函数库，并在头文件中进行了using 引用，导致与Huawei LiteOS系统C库中的定义冲突了。解决方案：C++源码math.h的包含修改为cmath，即“#include ”修改为 “#include ”。

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原因：同步修改 los_config.mk 时，添加的 C++ 头文件路径缺失。解决方案：继承LiteOS代码到自己工程时，确保编译环境和LiteOS编译环境一致，包含了C++的路径。用户可以在自己编译框架中包含C++编译器路径，具体请参考 LITEOS_COMPILER_CXX_PATH、LITEOS_CXXINCLUDE在compil

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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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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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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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JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm

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priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为NORMAL。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.priority”项。 表2 类org.apache

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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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Text("hive.server2.delegation.token"), hive2Token); job.getCredentials().addToken(new Text(HiveAuthConstants.HS2_CLIENT_TOKEN), hive2Token);

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// 1. 读取HBase数据 String hbaseData = readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，

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