了解平台 物联网平台为您提供海量设备的接入和管理能力，您能便捷高效的接入各种形态的终端设备，还能在云端进行丰富完备的设备管理。但是云端物联网平台，离终端设备较远，且终端设备本身又不具备强大的计算能力，对于实时性要求较高的场景，云端因网络延时、网络拥塞等原因导致问题处理不及时；以及

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平台管理 在初次使用数据库加密与访问控制时，您需要先完成本章节中的基础配置操作，才能正常使用。 网络配置 升级系统版本 备份与恢复配置信息 查看平台信息 查看高可用信息 父主题： 系统管理员操作指导

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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调用API实现功能 本章节通过Postman软件，调用通用 图像搜索 服务实例的添加数据API，帮助您快速熟悉API的使用方法，具体流程如下： 步骤一：开通服务 步骤二：创建实例 步骤三：配置环境 步骤四：Token认证鉴权 步骤五：调用服务 步骤六：删除实例 准备工作 已注册华为账

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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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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 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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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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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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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应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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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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以使用Kafka作为LINK转发规则的目的端，把设备上报的数据转发到Kafka。 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service，简称 MRS ）是一个在云服务平台上部署和管理Hadoop系统的服务。MRS提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，

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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Ap

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组件响应动作实现 组件除了可以作为事件的触发器，还可以处理事件的响应动作，在响应动作中选择组件响应，就可以选择对应的组件响应动作，数据刷新、获取当前输入框值等都是组件的自定义响应动作。本章节将向您介绍，如何实现组件响应动作。 注册动作 在响应动作中，单击“响应动作”，在下拉框中选择对应的响应动作。

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