MRS 集群告警与事件管理 MapReduce服务 MRS MRS导入数据至HDFS 04:30 MRS导入数据至HDFS MapReduce服务 MRS 配置存算分离并使用Hive访问OBS 05:47 配置存算分离并使用Hive访问OBS MapReduce服务 MRS 登录MRS集群节点

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将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/”，并上传data

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cache.behind.writes MapReduce中间文件存放路径 MapReduce默认中间文件夹存放路径只有一个，${hadoop.tmp.dir}/mapred/local，建议修改为每个磁盘下均可存放中间文件。 例如：/hadoop/hdfs/data1/mapred/lo

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直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配

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将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/”，并上传data

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将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/”，并上传data

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执行用户认证。 kinit HDFS组件操作用户 在Yarn命令行显式添加要访问的OBS文件系统。 使用以下命令访问OBS文件系统。 hdfs dfs -ls obs://OBS并行文件系统名称/路径 使用以下命令创建OBS文件系统下的目录： hdfs dfs -mkdir ob

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female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1

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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF

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te.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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须不存在，否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序，操作步骤如下。 在“/opt/client/conf”文件夹中创建文件“jaas_mr.conf”，文件内容如下： Client {

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此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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是 Object 边ID属性信息，JsonArray格式。当前仅支持一个属性。 导入文件更新属性的csv文件格式如下： 点文件：点ID。 边文件（不包含label）：源点ID,目的点ID。 边文件（包含label）：源点ID,目的点ID,label,边ID属性。 响应参数 表4 响应Body参数说明

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Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给ma

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Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”，同时也可以将数据从关系型数据库或者文件 服务器 导入到HDFS/HBase中，或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。 Loader模型主要由Loader Client和Loader

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运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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运行完成后将本地的任务日志进行合并，写入到HDFS中。 由于MapReduce的作业日志和任务日志（聚合功能开启的情况下）都保存在HDFS上。对于计算任务量大的集群，如果不进行合理的配置对日志文件进行定期归档和删除，日志文件将占用HDFS大量内存空间，增加集群负载。 日志归档是通过Hadoop

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追加信息到HDFS指定文件 功能简介 追加文件内容，是指在HDFS的某个指定文件后面，追加指定的内容。过程为： 使用FileSystem实例的append方法获取追加写入的输出流。 使用该输出流将待追加内容添加到HDFS的指定文件后面。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是代码片段，详细代码请参考com

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现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。 表1 HDFS文件系统目录结构（适用于MRS 3.x之前版本） 路径 类型 简略功能 是否可以删除 删除的后果 /tmp/spa

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