通过Slow Start调优MapReduce任务 操作场景 Slow Start特性指定Map任务完成度为多少时Reduce任务可以启动，过早启动Reduce任务会导致资源占用，影响任务运行效率，但适当的提早启动Reduce任务会提高Shuffle阶段的资源利用率，提高任务运行效率。例如：

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滚动重启10个节点耗时约30分钟。 Hive 直接重启 重启期间无法运行HiveSQL。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 HiveServer滚动重启时，若仍有客户端连接到滚动重启的HiveServer上，客户端正在运行的任务将失败。 HiveServer滚动重启时，将等待客户端连接断开，最长等待30分钟。

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HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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上方单击“新建”，创建静态脱敏任务。 图2 创建静态脱敏任务 在弹出的创建任务页面中填写任务名称和描述，单击“下一步”。 图3 基本信息配置 进行脱敏任务源、目标端配置。参数配置参考表1。 图4 配置脱敏任务 脱敏任务参数配置说明： 表1 脱敏任务参数配置 参数名 参数描述 源端配置

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Join： set hive.optimize.bucketmapjoin=true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true; 这种Map Join也没有Reduce任务，是在Map任务前启动MapReduce Local T

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系统管理员可以通过 FusionInsight Manager创建恢复Hive任务并恢复数据。只支持创建任务手动恢复数据。 Hive备份恢复功能不支持识别用户的Hive表、索引、视图等对象在业务和结构上存在的关联关系。用户在执行备份恢复任务时，需要根据业务场景管理统一的恢复点，防止影响业务正常运行。 只支持进

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt：数据输入文件

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return code 2 from ... 这个报错return code2说明是在执行mapreduce任务期间报错导致任务失败。 原因分析 进入Yarn原生页面查看MapReduce任务的日志看到报错是无法识别到压缩方式导致错误，看文件后缀是gzip压缩，堆栈却报出是zlib方式。

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滚动重启10个节点耗时约30分钟。 Hive 直接重启 重启期间无法运行HiveSQL。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 HiveServer滚动重启时，若仍有客户端连接到滚动重启的HiveServer上，客户端正在运行的任务将失败。 HiveServer滚动重启时，将等待客户端连接断开，最长等待30分钟。

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目录 否 MR任务日志丢失 /tmp/mr-history 固定目录 存储预加载历史记录文件的路径 否 MR历史任务日志数据丢失 /tmp/hive 固定目录 存放Hive的临时文件 否 导致Hive任务失败 /tmp/hive-scratch 固定目录 Hive运行时生成的临时数据，如会话信息等

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HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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HCatalog访问Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何在MapReduce任务中使用HCatalog分析Hive表数据，读取输入表第一列int类型数据执行count(distinct XX)操作，将结果写入输出表。 样例代码 该样例程序在“hive-examples/hc

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Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。

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S集群保持一致，确保网络互通。 建立Hive的数据连接 开发Hive SQL前，我们需要在“管理中心 > 数据连接”模块中建立一个到 MRS Hive的连接，数据连接名称为“hive1009”。创建MRS Hive连接的操作请参见MRS Hive数据连接参数说明。 关键参数说明： 集群名：已创建的MRS集群。

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 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HIVE

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已创建的Hive备份任务且包含Hive on HBase表，如果本次备份任务在备集群的备份数据丢失，当下次执行增量备份时备份任务将失败，需要重新创建Hive的备份任务。若下次执行全量则备份正常。 通过Manager备份功能对Hive表层级的HDFS目录做备份后，Hive表将无法被删除重建。

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MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要

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MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 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HIVE

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采集日志文件 下载日志文件 上传文件 删除已上传的文件 创建备份任务 执行备份任务 停止备份任务 删除备份任务 修改备份任务 锁定备份任务 解锁备份任务 创建恢复任务 执行恢复任务 停止恢复任务 重试恢复任务 删除恢复任务 表5 组件审计信息一览表 审计日志 操作类型 操作 DBService审计日志

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