STREAMING_REAPER_STATUS STREAMING_REAPER_STATUS系统表存储流引擎reaper线程的状态信息。由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用。 表1 STREAMING_REAPER_STATUS字段 名称 类型 描述 id integer

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STREAMING_CONT_QUERY STREAMING_CONT_QUERY系统表存储所有CONTVIEW对象的元数据信息。 表1 STREAMING_CONT_QUERY字段 名称 类型 描述 id integer CONTVIEW对象唯一的标识符，不可重复。 type "char"

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Spark Streaming任务提交问题 问题现象 连接Kafka报类找不到。 连接带Kerberos的Kafka，报认证错误。 SparkStreaming任务运行一段时间后开始报TOKEN过期问题。 原因分析 问题1：Spark提交任务默认不会加载kafka的相关包，所以需

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lue的形式输出。 MapReduce mapreduce-examples MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBas

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操作场景 除了Hive、Spark2x、Loader任务，也支持使用Oozie客户端提交MapReduce、Java、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming、定时等任务。 请下载使用最新版本的客户端。 前提条件 Oozie组件及客户端已经安装，并且正常运行。

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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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

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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操作场景 除了Hive、Spark2x、Loader任务，也支持使用Oozie客户端提交MapReduce、Java、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming、定时等任务。 请下载使用最新版本的客户端。 前提条件 Oozie组件及客户端已经安装，并且正常运行。

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