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MapReduce应用开发简介
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立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
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调测MapReduce应用
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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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调测MapReduce应用
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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
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立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
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调测MapReduce应用
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MapReduce常见问题
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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 Shuffle调优
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置参数章节。 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。 4096 mapreduce.map.java.opts map子任务的JVM参数。如果设置，会替代mapred.child.java.opts参数；如果未设
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MapReduce应用开发简介
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立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
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MapReduce服务 MRS
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MapReduce开源增强特性
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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 Shuffle调优
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置参数章节。 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。 4096 mapreduce.map.java.opts map子任务的JVM参数。如果设置，会替代mapred.child.java.opts参数；如果未设
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MapReduce服务 MRS
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在MRS管理控制台提交SQL作业 MapReduce服务 MRS 使用Kafka客户端创建Topic 04:55 使用Kafka客户端创建Topic MapReduce服务 MRS 使用Hive客户端创建外部表 04:20 使用Hive客户端创建外部表 MapReduce服务 MRS 访问集群WebUI界面
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配置MapReduce Job基线
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才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 Reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 Map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默认的
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MapReduce服务 MRS
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度优化，可快速聚合相似的时间序列，从而最大限度地减少存储空间。TSD的用户不需要直接访问底层存储。您可以通过HTTP API与TSD进行通信。所有通信都发生在同一个端口上（TSD通过查看它收到的前几个字节来确定客户端的协议）。 OpenTSDB简介 使用MRS客户端操作OpenTSDB指标数据
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MapReduce应用开发简介
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立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
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调测MapReduce应用
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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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运行MapReduce作业
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访问OBS与密钥ID对应的密钥。 - 确认作业配置信息，单击“确定”，完成作业的新增。 作业新增完成后，可对作业进行管理。 通过后台提交作业 MRS 3.x及之后版本客户端默认安装路径为“/opt/Bigdata/client”，MRS 3.x之前版本为“/opt/client”。具体以实际为准。 登录MRS管理控制台。
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MapReduce常见问题
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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应用开发规则
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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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Mapreduce应用开发建议
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Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项，在mapred-site.xml中指定 如下给出接口所对应的mapred-site.xml中的配置项： setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce.job.map
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MapReduce应用开发简介
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立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：
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