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。 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

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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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查询口令复杂度策略检测报告 功能介绍 查询口令复杂度策略检测报告 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/{project_id}/baseline/password-complexity 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON？ kafka message { "id": 1234567890, "name": "swq", "date": "1997-04-25", "obj": { "time1": "12:12:12"

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msc直接进入本地安全策略控制面板，如图1所示。 图1 输入命令 选择“帐户策略 > 密码策略”后执行以下操作，如图2所示。 双击“密码必须符合复杂性要求”，勾选“已启用”选项，单击“确定”，启用“密码必须符合复杂性要求”策略。 双击“密码长度最小值”，填入长度（建议大于等于8），单击“确定”，设置“密码长度最小值”策略。

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操作 支持对项目的操作有： 编辑项目，可以编辑项目的基本信息； 项目报告，可以查看报告详情页面，并且支持一键生成验收文档 归档发布资产，支持将项目中的信息架构发布到解决方案加速场。发布成功后可以在加速场架构模板的信息架构里查看。 图1 项目管理 编辑项目 项目报告 归档发布资产 父主题：

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多个服务的补丁安装/卸载操作。 滚动安装补丁 BootStrap自定义引导操作 引导操作是指启动集群组件前（或后）在指定的节点上执行脚本。您可以通过引导操作来完成安装其他第三方软件，修改集群运行环境等自定义操作。 如果集群扩容，选择执行引导操作，则引导操作也会以相同方式在新增节点

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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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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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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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如何在 DLI 中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索 （DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py

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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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配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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