-
MapReduce应用开发流程介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
MapReduce Java API接口介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
MapReduce应用开发流程介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
MapReduce统计样例程序
![]()
-
MapReduce统计样例代码
![]()
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，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：
来自：帮助中心 -
MapReduce Java API接口介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
MapReduce服务MRS接入LTS
-
MapReduce应用开发流程介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
MapReduce统计样例代码
![]()
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，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：
来自：帮助中心 -
MapReduce应用开发流程介绍
![]()
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 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ
来自：帮助中心 -
准备MapReduce开发环境
![]()
准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
来自：帮助中心 -
MapReduce样例工程介绍
![]()
当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa
来自：帮助中心 -
MapReduce统计样例代码
![]()
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，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：
来自：帮助中心 -
MapReduce Java API接口介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
ALM-18015 JobHistoryServer直接内存使用率超过阈值
![]()
JobHistory直接内存使用率超过阈值 > 定位信息”。查看告警上报的实例的IP地址。 在 FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > MapReduce > 实例 > JobHistoryServer（对应上报告警实例IP地址）”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制
来自：帮助中心 -
配置MapReduce任务推测执行
![]()
进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce
来自：帮助中心 -
配置MapReduce任务推测执行
![]()
进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce
来自：帮助中心 -
DDS实例属于指定实例类型
![]()
DDS实例属于指定实例类型 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 dds-instance-hamode 规则展示名 DDS实例属于指定实例类型 规则描述 指定实例类型，不属于此类型的DDS实例资源，视为“不合规”。 标签 dds 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型
来自：帮助中心 -
MapReduce二次开发远程调试
![]()
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
来自：帮助中心 -
配置Hive任务的最大map数
![]()
xml”添加自定义参数，设置“名称”为“hive.mapreduce.per.task.max.splits”，“值”为具体设定值，一般尽量设置大。 单击“保存”保存配置。单击“实例”，勾选所有Hive实例，选择“更多 > 重启实例”，输入当前用户密码，单击“确定”重启所有Hive实例。 父主题： Hive负载均衡
来自：帮助中心 -
Hive基本原理
![]()
Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明 名称 说明 HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
