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MapReduce
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MRS MapReduce
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挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
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MapReduce Action
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MapReduce Action 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 resourceManager
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使用Mapreduce
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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优
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使用MapReduce
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MapReduce Action
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MapReduce Action 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 resourceManager
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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配置MapReduce Job基线
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fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize
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MapReduce与其他组件的关系
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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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MapReduce日志介绍
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tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
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tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
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开发MapReduce应用
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配置MapReduce Job基线
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fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize
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