开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

查看更多 →

开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

查看更多 →

MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

查看更多 →

MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

查看更多 →

开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

查看更多 →

在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat.list-status

查看更多 →

在文件数量大的情况下，执行一个SQL语句启动时间较长，可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads = 100;”命令来缩短启动时间。“mapreduce.input.fileinputformat.list-status

查看更多 →

CarbonData性能调优常见配置参数 操作场景 CarbonData的性能与配置参数相关，本章节提供了能够提升性能的相关配置介绍。 操作步骤 用于CarbonData查询的配置介绍，详情请参见表1和表2。 表1 Shuffle过程中，启动Task的个数 参数 spark.sql

查看更多 →

obsutil性能调优最佳实践 obsutil对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传、下载和复制，与分段任务相关的参数在.obsutilconfig配置文件中，如表1所示。 表1 多段参数 参数 描述 defaultBigfileThreshold 开启分段任务的阈值

查看更多 →

Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

查看更多 →

开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

查看更多 →

MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

查看更多 →

开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

查看更多 →

By数据倾斜 Group By也同样存在数据倾斜的问题，设置hive.groupby.skewindata为true，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group

查看更多 →

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

查看更多 →

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）

查看更多 →

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

查看更多 →