DLI Flink Job 功能 DLI Flink Job节点用于创建和启动作业，或者查询DLI作业是否正在运行，实现实时流式大数据分析。 DLI Flink流式作业提交到DLI之后，若处于运行中的状态，则认为节点执行成功。若作业配置了周期调度，则会周期检查该Flink作业是否

查看更多 →

MRS Flink Job 功能 通过MRS Flink Job节点执行数据开发模块中预先定义的Flink SQL脚本和Flink作业。 MRS Flink Job节点的具体使用教程，请参见开发一个MRS Flink作业。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS Flink节点的参数。

查看更多 →

节。 参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

节。 参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。

查看更多 →

mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。

查看更多 →

queueName) ->“mapreduce.job.queuename” setNumMapTasks(int n) ->“mapreduce.job.maps” setNumReduceTasks(int n) ->“mapreduce.job.reduces” 父主题： Mapreduce应用开发规范

查看更多 →

apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMap

查看更多 →

source bigdata_env 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "http://10.120.85.2:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85

查看更多 →

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

查看更多 →

source bigdata_env 操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "http://10.120.85.2:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85

查看更多 →

record); } } MapReduce任务定义，指定输入/输出类，Mapper/Recducer类，输入输出键值对格式； Job job = new Job(conf, "GroupByDemo"); HCatInputFormat.setInput(job, dbName, inputTableName);

查看更多 →

16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1468241424339_0006 16/07/12 17:07:31 INFO mapreduce.Job: Job job_1468241424339_0006 running

查看更多 →

apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapp

查看更多 →

编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

查看更多 →

educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类

查看更多 →

编写流程任务属性文件（job.properties）。 请参见job.properties。 编写Workflow任务：“workflow.xml”。 表1 流程Action 编号 步骤 描述 1 定义startaction 请参见Start Action 2 定义MapReduceaction

查看更多 →

apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMapp

查看更多 →

apache.hadoop.mapreduce.Job的常用接口 功能 说明 Job(Configuration conf, String jobName)，Job(Configuration conf) 新建一个MapReduce客户端，用于配置作业属性，提交作业。 setMap

查看更多 →

record); } } MapReduce任务定义，指定输入/输出类，Mapper/Recducer类，输入输出键值对格式； Job job = new Job(conf, "GroupByDemo"); HCatInputFormat.setInput(job, dbName, inputTableName);

查看更多 →

record); } } MapReduce任务定义，指定输入/输出类，Mapper/Recducer类，输入输出键值对格式； Job job = new Job(conf, "GroupByDemo"); HCatInputFormat.setInput(job, dbName, inputTableName);

查看更多 →