MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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实时分析输出 算子简介 将经过数据管道清洗后的数据输出到实时分析，作为实时分析的数据来源。 算子配置 算子配置项如图所示： 算子名称：用户指定这个算子的名称。 管道输出数据名称：用户声明这个输出的名称，以便在实时分析作业的“管道数据输入”算子中使用。 属性：用户选择需要将哪些属性输出给实时分析进行后续的分析任务。

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获取任务输出日志 功能介绍 获取任务输出的日志。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/output/{taskId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 taskId 是 String 任务ID。 请求

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模型输出目录规范 模型导入（转换）任务执行完成后，华为HiLens将转换后的模型输出至指定的OBS路径。针对不同的转换任务，基于Ascend芯片，其模型输出目录需要满足一定的规范要求。华为HiLens当前对模型输出目录的要求如下： 针对基于Caffe框架的模型，执行模型导入（转换）时，其输出目录说明如下所示。

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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设置视频输出配置参数 接口名称 WEB_SetMainOutLayoutModeAPI(后续废弃) 功能描述 设置视频输出配置参数 应用场景 设置视频输出配置参数 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetMainOutLayoutModeAPI

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获取视频输出配置参数 接口名称 WEB_GetMainOutLayoutModeAPI(后续废弃) 功能描述 获取视频输出配置参数 应用场景 获取视频输出配置参数 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetMainOutLayoutModeAPI

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用户的resim作业需要输出的文件类似如下结构： |--- /tmp/output 环境变量output_dir指定的输出目录 |--- opendata_to_platform.yaml 输出描述文件，详情见下文

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日志输出相关参数介绍 用户可以根据自己的需要，通过修改实例数据目录下的gaussdb.conf文件中特定的配置参数来控制日志的输出，从而更好地了解数据库的运行状态。 可调整的配置参数请参见表1。 表1 配置参数 参数名称 描述 取值范围 备注 client_min_messages

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//hbase客户端日志输出配置，console：输出到控制台；RFA：输出到日志文件 hbase.security.logger=DEBUG,console,RFAS //hbase客户端安全相关的日志输出配置，console：输出到控制台；RFAS：输出到日志文件 hbase

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shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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Shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出（InputFormat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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具备实时、自助式、开放性三大核心竞争力。通过整合多源数据、关联全ID、扩展多实体的数据模型、构建客户分群和标签，同时结合强大的数据加工方式和数据输出能力，支撑企业丰富的数据应用，激发数据的真实价值。 平台级实时能力：支持秒级端到端的数据流，支持实时数据订阅输出 自助式数据加工：业务人员自主灵活完成标签建模，提升数据应用效率

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