配置Flink任务进程参数 操作场景 Flink on YARN模式下，有JobManager和TaskManager两种进程。在任务调度和运行的过程中，JobManager和TaskManager承担了很大的责任。 因而JobManager和TaskManager的参数配置对F

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调整Spark Core进程参数 操作场景 Spark on Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。

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调整Spark Core进程参数 操作场景 Spark on Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。

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从实例下钻到进程。通过各层状态，您可完成对应用的立体监控。在AOM的应用发现界面配置应用发现规则，可自动发现符合规则的应用并监控相关指标，详情请参考配置AOM应用发现规则。 通过AOM监控应用进程 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏中选择“基础设施监控 > 进程监控”，进入应用监控界面，查看应用列表。

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通过AOM监控组件进程 组件即您部署的服务，包括容器和普通进程。组件列表展示了每个组件的名称、运行状态、所属应用等信息。AOM支持从组件下钻到实例，从实例下钻到进程。通过各层状态，您可完成对组件的立体监控。 约束与限制 每个组件最多可以创建五个标签。 标签键值长度不超过36个字符，标签值长度不超过43个字符。

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Manager的告警列表中，查看是否有“进程故障”告警产生。 是，执行步骤 4。 否，执行步骤 7。 在“ALM-12007 进程故障”的“定位信息”中查看“服务名”是否为“ZooKeeper”。 是，执行步骤 5。 否，执行步骤 7。 参考ALM-12007 进程故障的处理步骤处理该故障。

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检查Yarn/Mapreduce服务。 在 FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”，检查Yarn、Mapreduce服务当前状态是否正常。 是，执行步骤 18。 否，执行步骤 12。 参考Yarn、Mapreduce服务的相关告警帮助进行处理，然后查看本告警是否恢复。

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Server进程的主备状态，Loader Server包含2个节点，以主备方式部署。 Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。

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HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计

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是，处理完毕。 否，执行4.a。 检查MapReduce服务状态。 登录 MRS 集群详情页面，选择“组件管理”。 选择“Mapreduce”查看Mapreduce的健康状态是否正常。 是，执行5.a。 否，执行4.c。 单击“更多 > 重启服务”重新启动Mapreduce服务。重启完成后在告警列表中，查看“ALM-23001

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配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 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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配置Oozie MapReduce作业 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称

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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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MapReduce服务 MRS MRS集群属于指定安全组 MRS集群属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

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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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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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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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