MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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Driver：管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler：编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Execu

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算

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Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez任务仅在一个任

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部署任务执行变更人工审核 功能介绍 部署任务执行变更人工审核，终止或者继续部署任务 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/applicat

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执行人工抽检任务 当质检主管创建人工抽检任务并分配抽检任务给质检员时，质检员查看我的质检任务，并进行智能质检结果复核。 操作步骤 质检员使用分配的业务账号登录云客服。 选择“ 质检 > 我的质检任务”。 质检任务查询列表默认展示质检员参与的质检任务。 图1 质检任务列表 选择一条

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实例执行任务批量查询 功能介绍 实例执行任务批量查询。 调用此api的前提条件是租户需要先购买koophone云手机实例。 该接口需要和实例执行异步命令接口一起使用，使用实例执行异步命令接口返回的task_id作为路径上的参数以此获取异步命令执行的结果。 调试 您可以在API E

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object 执行结果 表4 data 参数 参数类型 描述 id String 任务ID status String 任务执行状态。 取值： 值为“Running”，表示任务正在执行。 值为“Success”，表示任务执行成功。 值为“Failed”，表示任务执行失败。 枚举值：

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管理运维任务执行日志 运维任务执行完成后生成执行日志，执行日志中可查看任务执行结果，包括执行结果信息、执行详情等。 本小节主要介绍如何管理执行日志，包括查看执行日志、下载执行日志、删除日志等。 前提条件 已获取“运维任务”模块管理权限。 查看日志详情 登录云 堡垒机 系统。 选择“运维

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查询任务的执行状态 功能介绍 查询一个异步请求任务（Job）的执行状态。 对于创建 云服务器 、删除云 服务器 、云服务器批量操作和网卡操作等异步API，命令下发后，会返回任务ID（Job_id），通过Job_id可以查询本次异步请求任务的执行状态。 如何获取job_id，请参考响应（任务类）。

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DBService备份任务执行失败 问题背景与现象 查看备份文件路径中没有DBService的备份文件。 ls /srv/BigData/LocalBackup/default_20190720222358/ -rlth 图1 查看备份文件 原因分析 查看DBService的备份

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查询任务的执行状态 功能介绍 查询Job的执行状态。 对于创建云应用服务器命令下发后会返回job_id，通过job_id可以查询任务的执行状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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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过程分为三

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通过这个接口，可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务，并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户 state 任务执行成功或失败

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OBS上），并且文件长度大于阈值（默认32 MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配

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MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算

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Hive与Spark的关系 Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spa

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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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