进行提交作业，否则会出现提交作业失败的情况。 当前IAM用户名中存在空格时（例如admin 01），不支持添加作业。 单击“作业管理”，在作业列表界面单击“添加”。 “作业类型”选择“MapReduce”，并配置其他作业信息。 图1 添加MapReduce作业 表1 作业配置信息

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配置Oozie MapReduce作业 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

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配置Oozie MapReduce作业 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

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。 所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积 该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。 作业一个算子

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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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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分为

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 mapreduce.map.output.compress.codec指定用于压缩的编解码器。 mapreduce.map.output

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OBS系统。 管理数据文件 作业管理 MRS 作业是MRS为用户提供的程序执行平台，用于处理和分析用户数据。作业创建完成后，所有的作业列表信息展示在“作业管理”页面中，您可以查看所有的作业列表，也可以创建和管理作业。 MRS作业简介 提交Flink作业 Flink提供一个分布式大数

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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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Loader作业执行引擎，支持以MapReduce方式执行Loader作业。 Submission Engine Loader作业提交引擎，支持将作业提交给MapReduce执行。 Job Manager 管理Loader作业，包括创建作业、查询作业、更新作业、删除作业、激活作业、去激活作业、启动作业、停止作业。

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MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 问题 MapReduce JobHistoryServer服务地址变更后，为什么运行完的MapReduce作业无法通过ResourceManager Web UI页面打开？

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hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop.mapred.JobConf：MapReduce作业的配置类，是用户向Hadoop提交作业的主要配置接口。 表1 类org.apache

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2020-06-10 解决的问题 MRS 2.1.0.6 修复问题列表： MRS Manager 解决磁盘IO利用率监控数据不准确问题 解决偶现spark作业状态未刷新问题 解决作业运行失败问题 优化补丁机制 MRS大数据组件 解决HBase异常问题 解决Hive Role绑定权限卡顿问题

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Manager 解决DLF+Presto查询时字段中包含换行符，数据和文件显示问题 支持presto查询结果保存成一个文件 MRS 2.1.0.6 修复问题列表： MRS Manager 解决磁盘IO利用率监控数据不准确问题 解决偶现spark作业状态未刷新问题 解决作业运行失败问题

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解决磁盘IO利用率监控数据不准确问题 解决偶现spark作业状态未刷新问题 解决作业运行失败问题 优化补丁机制 MRS大数据组件 解决HBase异常问题 解决Hive Role绑定权限卡顿问题 MRS 2.1.0.5 修复问题列表： MRS大数据组件 impala支持ObsFileSystem功能

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