MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

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资源。 Spark Streaming原理 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式： Direct Streaming Direct Streaming方式主要通过采用Direct

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xml上单击右键，选择“Maven > Reimport”，重新引入maven依赖库。 验证Flink Streaming Source作业 实际场景中，Flink Streaming作业需要提交在Flink集群上运行，但本次验证只介绍在本地IDE上测试，目的是了解sdk基本使用方法

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Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。

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Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处

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Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala） Spark

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Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala） Spark

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Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x

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WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击，选择“Workflow”。 在作业设计器，支持用户创建MapReduce、Java、Streaming、Fs、Ssh、Shell和DistCp作业。 仪表板使用介绍 访问Hue WebUI。 选择右上角“作业”，进入“作业浏览器”。

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Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x

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Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala） Spark

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Structured Streaming 任务提交方式变更 问题 用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x

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继续查看已经完成的Job，发现也只有两个，说明Spark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs 回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receive

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Spark Streaming企业级能力增强 配置Kafka后进先出 配置对接Kafka可靠性 父主题： 使用Spark2x（MRS 3.x及之后版本）

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计算结果，并进行打印。 方案架构 Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver。 Direct Streaming方式主要通过采用Direct API对数据进行处理。以Kafka

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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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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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：

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