参数 描述 默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务，格式是IP:PORT，参数的默认值为空。当参数值为空时，将绑定localhost，默认端口为13562。 说明： 如果涉及到的PORT值和配置的mapreduce.shuffle

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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应用开发常用概念

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添加角色”。 填写角色的名称，例如mrrole。 编辑角色，在“权限”的表格中选择“Yarn > Scheduler Queue > root”，勾选“Submit”、“Admin”。 在“权限”表格中选择“HBase > HBase Scope”，勾选global的“Create”、

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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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-normal 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CollectionMapper

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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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reduce输出为key：网民的信息，value：该网民上网总时间。 context.write(key, result); } /** * setup()方法只在进入map任务的map()方法之前或者reduce任务的reduce()方法之前调用一次。

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序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码 目前使用统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程的“com.huawei.bigdata.mapreduce.examples”包的“FemaleInfoCollector”类的代码中，test@<系统 域名 >、user

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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e应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，

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参数 描述 默认值 mapreduce.shuffle.address 指定地址来运行shuffle服务，格式是IP:PORT，参数的默认值为空。当参数值为空时，将绑定localhost，默认端口为13562。 说明： 如果涉及到的PORT值和配置的mapreduce.shuffle

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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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MapReduce开发指南 MapReduce应用开发概述 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在kerberos认证集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应

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e应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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优势： 写性能：文档数据库的高性能写入，基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求。 高性能和扩展性：对高QPS应用有很好的支持，同时分片架构可以快速进行水平扩展，灵活应对应用变化。 互联网 DDS的副本集模式采用三节点Replica Set的高可用架构，三个数据节点组成一个反亲和组

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Project”页面选择“Java”，然后配置工程需要的JDK和其他Java库。如下图所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框中填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题： 准备MapReduce应用开发环境

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规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理的日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件，将待处理的数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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Project”页面选择“Java”，然后配置工程需要的JDK和其他Java库。如图2所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框中填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题： 准备MapReduce应用开发环境

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