若集群开启Kerberos认证时执行该步骤，若集群未开启Kerberos认证，请无需执行该步骤。 在“概览”页签的基本信息区域，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步，具体介绍请参考IAM用户同步MRS说明。 首次提交作业时，需要先进行IAM用户同步，同步完成后，请等待5分钟，再进行提交作业。

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/opt/client 执行以下命令，配置环境变量。 source bigdata_env 执行以下命令，进行用户认证。（普通集群跳过此步骤） kinit 组件业务用户 执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka/bin 执行以下命令，获取consumer

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是否包含表头 delimiter csv数据每行的分隔符，默认为逗号 样例 params = { "input_file_path": "", # @param {"label":"input_file_path","type":"path","required":"true"

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数据读取 单表查询 多表连接查询 WITH表达式

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读取模型 概述 读取spark pipeline model类型的模型文件。 输入 无 输出 spark pipeline model类型的模型对象 参数说明 参数 参数说明 input_model_path 模型文件所在的路径 样例 params = { "input_model_path":

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数据读取 单表查询 多表连接查询 子查询表达式 WITH表达式 UNION操作符的使用

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S桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据拷贝至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用c

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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读取parquet数据 概述 读取parquet格式的数据。 输入 无 输出 数据集 参数说明 参数 参数说明 input_file_path parquet数据文件所在的路径 样例 params = { "input_file_path": "" # @param {

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配置流式读取driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark

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读取模板文件 功能介绍 该接口可以用于模板作者或模板维护人读取模板文件内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/templates/{template_id}/files

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配置流式读取driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JDBCServer OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项，两者在Spark

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并发按照顺序读取变量中的值。 顺序模式 并发模式 每个并发单独复制一个同名变量进行使用，不同并发按顺序读取变量值，相互不影响。 例如，10并发压力模式下的任务，在执行过程中，每个并发均从复制的变量中，按照顺序往下读取相应的变量值。 随机模式 用例模式 每个并发随机读取一个变量值。

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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ask）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集

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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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ask）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集

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ask）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集

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通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换MR引擎后查询不出来。 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在H

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使用Get读取数据 功能介绍 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 针对开启冷热分离特性的列族，可以

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使用Get读取数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 public void

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