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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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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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 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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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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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 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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成长地图 | 华为云 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件。 图说 MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由浅入深，带您玩转MRS

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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 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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设置全局变量（高性能测试工程） 全局变量概述（高性能测试工程） 整型、枚举型和文本型全局变量添加 csv格式或者xlsx格式全局变量文件添加 变量读取规则 插入变量 父主题： PerfTest测试用例管理

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全局变量概述（高性能测试工程） 全局变量用于构造数据集合，使测试数据更加丰富。在报文事务请求信息的报文内容中引用全局变量，执行压测任务过程会将报文内容中的变量值动态替换为指定的值。 全局变量适用于很多场景，例如需要用户名密码的业务，需要使用不同的用户名以及对应密码模拟多用户场景进行压测。

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如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量时，需要将多余相同名称的全局变量删除，保证同账号同项目下唯一，此时具备该全局变量修改权限的用户均可以修改对应的变量值。 如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量，优先删除用户自建的。如果仅存在唯一名称的全局变量，则具备删除权限即的用户均可删除该全局变量。 父主题：

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如何在页面URL参数中给全局变量赋值 如何基于页面级的全局变量实现组件交互中实现的场景是：用户在“下拉选择框”中选择某个告警状态时，通过配置的交互事件将告警状态赋值给全局变量，“多区域折线图”组件呈现的数据来源于封装了AstroZero某API接口的数据集，将该接口的入参与全局变量绑定，则“多

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如何在页面URL参数中给全局变量赋值 如何基于页面级的全局变量实现组件交互中实现的场景是：用户在“下拉选择框”中选择某个告警状态时，通过配置的交互事件将告警状态赋值给全局变量，“多区域折线图”组件呈现的数据来源于封装了AstroZero某API接口的数据集，将该接口的入参与全局变量绑定，则“多

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变量创建完成后您还可以执行如下操作： 单击“编辑”进行修改。如果该全局变量已被事务所引用，变量修改后，事务中的全局变量值会同步修改。 单击“删除”，删除添加的全局变量文件。 全局变量文件被引用时，不可删除。 父主题： 设置全局变量（高性能测试工程）

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不影响。 全局变量导入成功后，您还可以执行如下操作： 单击“编辑”可以设置变量的读取顺序和变量共享模式。 选择不同的变量读取模式和变量共享模式时变量读取规则可参考变量读取规则。 单击“下载”，将全局变量文件下载到本地。 单击“删除”，删除导入的全局变量文件。 全局变量文件被引用时，不可删除。

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如何通过全局变量，实现组件数据的动态变化 操作场景 在AstroCanvas中，支持通过全局变量，来控制组件数据的动态显示。本章节以全局变量，控制地图组件中数据的动态显示为例进行介绍。 操作步骤 参考关系型数据库数据源中操作，新建关系型数据库数据源。 图1 新建关系型数据库数据源

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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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