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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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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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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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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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 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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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。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。

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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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Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true;

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Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。 操作步骤 在Hive客户端进行如下设置： set hive.map.aggr=true;

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IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个MapReduce工程。 导入并配置MapReduce样例工程

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waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 样例4：类CollectionCombiner实现了在map端先合并一下map输出的数据，减少map和reduce之间传输的数据量。 /** * Combiner class */ public static

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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 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

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开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的： X86客户端： Oracle JDK：支持1.8版本； IBM JDK：支持1.8.0.7.20和1.8.0.6.15版本。 ARM客户端： OpenJDK：支持1

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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

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waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 样例4：类CollectionCombiner实现了在map端先合并map输出的数据，减少map和reduce之间传输的数据量。 /** * Combiner class */ public static

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以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.maps”项。 说明： 指定的InputFormat类用来控制map任务个数，注意该类是否支持客户端设定map个数。 setNumReduceTasks(int n) 核心接口，指定MapReduce作业的

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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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fix”参数还需要在YARN的客户端进行配置，且在ResourceManager、NodeManager和JobHistory节点的配置与在YARN的客户端的配置必须一致。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用，且MapReduce应用必须进行相应的日志文件滚动输出

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MapReduce开发指南 MapReduce应用开发概述 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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用程序中需要写入安全认证代码，确保MapReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式。 命令行认证 提交MapReduce应用程序运行前，在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。

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