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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tPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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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，kill

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客户端程序对应的参数会被改变，用户需要重新审视在配置参数变更之前提交到HiveServer的配置参数是否和服务端配置参数一致，如果不一致，需要用户在客户端重新调整并提交到HiveServer。例如下面的示例中，如果修改了集群中的YARN配置参数时，Hive客户端、示例程序都需要审

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通信安全授权 勾选确认授权。 - 图1 购买Hadoop分析集群 单击“立即购买”，进入任务提交成功页面。 单击“返回集群列表”，在“现有集群”列表中可以查看到集群创建的状态。 集群创建需要时间，所创集群的初始状态为“启动中”，创建成功后状态更新为“运行中”，请您耐心等待。 安装 MRS 集群客户端

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仅在部署了NameNode的节点中存在。HDFS NameNode的Active和Standby节点均部署有zkfc进程。 HDFS NameNode的ZKFC连接到ZooKeeper，把主机名等信息保存到ZooKeeper中，即“/hadoop-ha”下的znode目录里。先创

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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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务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗

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志包。 归档日志浏览 Hadoop Archives支持URI直接访问归档包中的文件内容，因此浏览过程中，当History Server发现原日志文件不存在时，直接将URI重定向到归档文件包中即可访问到已归档的日志文件。 本功能通过调用HDFS的Hadoop Archives功能进行日志归档。由于Hadoop

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。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： 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 父主题： MapReduce应用开发概述

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Spark-*/spark/examples/jars命令， 查看样例程序的jar包。 jar包名最多为1023字符，不能包含;|&>,<'$特殊字符，且不可为空或全空格。 执行程序可存储于HDFS或者OBS中，不同的文件系统对应的路径存在差异。 OBS存储路径：以“obs://

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数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1

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通过主机连接，用户可以在 DataArts Studio 数据开发中连接到指定的主机，通过脚本开发和作业开发在主机上执行Shell或Python脚本。主机连接保存连接某个主机的连接信息，当主机的连接信息有变化时，只需在主机连接管理中编辑修改，而不需要到具体的脚本或作业中逐一修改。 父主题： 管理中心组件

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保留个数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.m

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保留个数可以在参数配置界面中配置。 在MapReduce服务中，JobhistoryServer会定时去清理HDFS上存储的旧的日志文件（默认目录为HDFS文件系统中的“/mr-history/done”），具体清理的时间间隔参数配置为mapreduce.jobhistory.m

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等放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件，包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器，用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java

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<jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。 <priori

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<jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。 <priori

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Impala直接对存储在HDFS，HBase 或 对象存储服务 （OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面

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参考以上命令依次上传表1中的所有配置文件。 检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的

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female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹，“/tmp/input”，并上传input_data1

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