在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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在搜索框中输入参数名称，修改并保存配置。然后在Mapreduce服务“概览”页面选择“更多 > 同步配置”。同步完成后重启Mapreduce服务。 作业日志参数： 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是否开启作业日志文件清理功能。

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据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一：

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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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报错中type为5时：在执行sqoop import命令时，会启动MapReduce任务，由于 MRS Hadoop安装目录（/opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*_NodeManager/install/hadoop/share/hadoop/common/lib）下自带了postgre驱动包gsjdbc4-*

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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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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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TsvImporterByteMapper”时可以得到更好的性能。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper 和 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterTextMapper 父主题： HBase性能调优

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<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构 表1 模块说明 名称 说明 HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提

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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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qop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM;user.principal=hive/hadoop.hadoop.com;user.keytab=conf/hive.keytab"; 以上已

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-hs/HistoryServerRest.html 准备运行环境 在节点上安装客户端，例如安装到“/opt/client”目录。 进入客户端安装

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<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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codec为“org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCode”： set hive.exec.compress.output=true; set mapreduce.map.output.compress=true; set mapreduce.map.output

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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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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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“Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。

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