在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeMana

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeMana

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进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录 MRS 控制台，在左侧导航

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进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MRS控制台，在左侧导航

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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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扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由YARN的ResourceManager和A

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命令查询。 下载MapReduce客户端程序到客户端机器中。 登录MRS Manager系统。 在浏览器地址栏中输入访问地址，地址格式为“https://MRS Manager系统的WebService浮动IP地址:8080/web”。例如，在IE浏览器地址栏中，输入“https://10

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作业提交成功中，可在作业列表中查看作业运行状态及执行结果，等待作业状态变为“已完成”，可查看相关程序分析结果。 通过集群客户端提交作业 安装MRS集群客户端，具体操作可参考安装MRS集群客户端。 MRS集群中默认安装了一个客户端用于作业提交，也可直接使用该客户端。MRS 3.x及之

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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： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终

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。 确认后集群配置新建成功。后续在新建Hadoop类型连接时，认证模式根据实际情况选择，将“是否使用集群配置”选择为“是”，然后选择对应的“集群配置名”， 即可快速完成Hadoop类型连接创建。 图3 使用集群配置 父主题： 在 CDM 集群中创建连接

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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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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： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终

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Hadoop对接OBS 概述 Hadoop系统提供了分布式存储、计算和资源调度引擎，用于大规模数据处理和分析。OBS服务实现了Hadoop的HDFS协议，在大数据场景中可以替代Hadoop系统中的HDFS服务，实现Spark、MapReduce、Hive等大数据生态与OBS服务的对接，为大数据计算提供“ 数据湖 ”存储。

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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