INPUT (x, t)注册算子输入信息。注册算子输入信息成功后，自动生成算子输入的相关接口，用于获取算子输入的名称、设置算子输入的对应描述等。例如，注册算子输入x，算子输入接收的数据类型为TensorType{DT_FLOAT}，可调用INPUT(x, TensorType{DT_FLOAT})接口，注册算子输入成功后，自动生成以下相关

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INPUT (x, t)注册算子输入信息。注册算子输入信息成功后，自动生成算子输入的相关接口，用于获取算子输入的名称、设置算子输入的对应描述等。例如，注册算子输入x，算子输入接收的数据类型为TensorType{DT_FLOAT}，可调用INPUT(x, TensorType{DT_FLOAT})接口，注册算子输入成功后，自动生成以下相关

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input 配置项说明 表1 input配置项说明 参数 类型 是否必选 示例 说明 type String 是 type: "input" 配置项类型。 subType String 否 subType: "password" 子类型，支持的类型有number、password。

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input_expression 格式 无。 说明 CASE WHEN的输入表达式。 父主题： 标示符

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input_expression 格式 无。 说明 CASE WHEN的输入表达式。 父主题： 标示符

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input_format_classname 格式 无。 说明 指定输入格式的类名，如org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat。 父主题： 标示符

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DYNAMIC_INPUT (x, t)注册动态算子输入信息。注册动态算子输入信息成功后，自动生成算子输入的相关接口，用于创建动态输入、设置算子输入的对应描述等。例如，注册动态算子输入d，算子输入接收的数据类型为TensorType{DT_FLOAT}，可调用DYNAMIC_INPUT(d, TensorType{DT_FLOAT})接口

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_THIS_TYPE& set_input_b(Operator& v); // 指定输入b与算子对象v的索引0的输出存在连接关系，返回算子对象本身 TensorDesc get_input_desc_b(); // 返回输入b对应的描述 graphStatus update_input_desc_b(const

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DYNAMIC_INPUT (x, t)注册动态算子输入信息。注册动态算子输入信息成功后，自动生成算子输入的相关接口，用于创建动态输入、设置算子输入的对应描述等。例如，注册动态算子输入d，算子输入接收的数据类型为TensorType{DT_FLOAT}，可调用DYNAMIC_INPUT(d, TensorType{DT_FLOAT})接口

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OPTIONAL_INPUT(x, t)注册可选算子输入信息。注册可选算子输入信息成功后，自动生成算子输入的相关接口，用于获取算子输入的名称、设置算子输入的对应描述等。例如，注册算子输入b，算子输入接收的数据类型为TensorType{DT_FLOAT}，可调用OPTIONAL_INPUT(b, TensorType{DT_FLOAT})

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DESCRIBE INPUT 语法 DESCRIBE INPUT statement_name 描述 列举预编译语句（prepared statement）的输入参数，以及参数位置，每个输入参数的类型。对于未确定的参数类型，会显示为unknown。 示例 准备一个预编译的语句，且

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input-number 配置项说明 表1 input-number配置项说明 参数 类型 是否必选 示例 说明 type String 是 type: "input-number" 配置项类型。 value String 否 value: 1 默认值。 name String 是

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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

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在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理的日志文件放置在HDFS系统中。

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kinit MRS 集群用户 例如，kinit admin 准备输入文件，将本地数据复制到Alluxio文件系统中。 如在本地/home目录下准备一个输入文件test_input.txt，然后执行如下命令，将test_input.txt文件放入Alluxio中。 alluxio fs copyFromLocal

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应用。 操作步骤 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。

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应用。 操作步骤 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。 mvn -s "{maven_setting_path}" clean package 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的setting.xml文件路径。

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查看调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce > JobHisto

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