MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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文本生成 2021-01-30 修改 文本翻译 2020-08-03 新增 事件抽取 2020-07-06 修改 命名实体识别（领域版） 2019-12-13 新增 诗歌生成 4.2.4-文本生成（即将下线） 意图理解 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 配置OBS访问权限 2019-08-05

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MapReduce服务 MRS 接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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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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MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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xml”文件中的如下参数： “mapreduce.reduce.memory.mb” “mapreduce.reduce.java.opts” 例如：如果10个mapper的数据大小为5GB，那么理想的堆内存是1.5GB。随着数据大小的增加而增加堆内存大小。 父主题： MapReduce常见问题

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威语、越南语印尼语、荷兰语。 自动翻译 在聊天窗口，单击右上方的，开启翻译功能后，单击“翻译设置”选择目标语言，即可实现实时翻译。 手动翻译 在聊天窗口，单击右上方的，无需开启翻译功能，长按聊天内容，在弹框中选择“翻译”，即可长按消息进行手动翻译。 音视频通话 语音通话 视频通话

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单击会控栏中的“更多 > 会议设置”打开会议设置界面。 单击“字幕翻译语言”进行选择，可选的翻译语言为“自动（不翻译）、中文、英文、德文”，如图3所示。 选择后，与会者的会中发言（中文普通话或英文）将显示为所选择的字幕语言。 图3 选择字幕翻译语言 查看字幕记录 开启字幕后，会中成员的发言将显示

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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