运行 MRS 作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

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Hudi源端的作业长时间处于BOOTING状态怎么解决？ 问题描述 在Hudi源端读Hudi作业长时间处于BOOTING状态。 原因分析 除去Yarn队列资源问题，一般作业是卡在执行Spark SQL读Hudi写Hive临时表，这步执行的速度取决于Hudi表的数据量与Yarn队列剩余资源。

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Oozie代码样例说明 配置Oozie作业运行参数 配置Oozie业务运行流程 配置Oozie作业执行入口 配置Oozie MapReduce作业 配置Oozie作业操作HDFS文件 配置Oozie作业执行终点 配置Oozie作业异常结束打印信息 配置Coordinator定时调度作业 父主题： 开发Oozie应用

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Oozie样例代码说明 配置Oozie作业运行参数 配置Oozie业务运行流程 配置Oozie作业执行入口 配置Oozie MapReduce作业 配置Oozie作业操作HDFS文件 配置Oozie作业执行终点 配置Oozie作业异常结束打印信息 配置Coordinator定时调度作业 父主题： 开发Oozie应用

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保存前如果需要修改作业名称（默认为“My Workflow”），可以直接单击该名称进行修改，例如“Streaming-Workflow”。 保存完成后，单击，提交该作业。 作业提交后，可通过Hue界面查看作业的详细信息、日志、进度等相关内容。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业

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保存前如果需要修改作业名称（默认为“My Workflow”），可以直接单击该名称进行修改，例如“Streaming-Workflow”。 保存完成后，单击，提交该作业。 作业提交后，可通过Hue界面查看作业的详细信息、日志、进度等相关内容。 父主题： 使用Hue提交Oozie作业

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问题现象 在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题较多，其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 确定IO瓶颈&识别高IO的语句 通过以下内容掌握SQL级IO问题分析的基础知识。

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数据仓库 服务 GaussDB （DWS）相关介绍请参考《数据仓库服务产品介绍》。 MapReduce服务MRS相关介绍请参考《MapReduce服务产品介绍》。 云数据库RDS相关介绍请参考《云数据库服务产品介绍》。 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源

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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）

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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

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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

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

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3 MRS支持Tez组件 Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。如果 Hive和Pig这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干，那么将会显著提升它们的响应时间，Tez构建

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实例到达了瓶颈。具体操作，请参见查看实例运行情况。 解决方案 确认实例到达瓶颈后，建议升级实例规格。具体操作，请参见变更实例的CPU和内存规格。 参数设置不当 原因及现象 部分参数（如innodb_spin_wait_delay）设置不当会导致性能变慢。 您可以在控制台查看实例的

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ap任务，MapReduce作业共15个Map任务，那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务，集群还有剩余资源，在这种场景下，配置Slow Start参数值小于1，比如0.8，则Reduce就可以利用集群剩余资源。 操作步骤 参数入口： 进入Mapreduce服务参数“全

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ap任务，MapReduce作业共15个Map任务，那么在一轮Map任务执行完成后只剩5个Map任务，集群还有剩余资源，在这种场景下，配置Slow Start参数值小于1，比如0.8，则Reduce就可以利用集群剩余资源。 操作步骤 参数入口： 进入Mapreduce服务参数“全

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业 使用Hue提交Oozie Shell作业 使用Hue提交Oozie HDFS作业 使用Hue提交Oozie Streaming作业 使用Hue提交Oozie Distcp作业 使用Hue提交Oozie

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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

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Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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作业 单击“作业”，会展示教师发布的所有作业。 图1 作业列表 作业需在作业提交截⽌时间之前完成，如未在该时间之前提交作业的，系统将在提交截⽌时间到时⾃动提交。 如作业未做答，系统将不⾃动提交； 未批阅或未分配批阅任务的作业，可撤回修改后重新提交。 图2 作业提交 如作业为互评作

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