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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Web应用防火墙 可以同时查询多个指定IP的防护事件吗？ WAF不支持同时查询多个指定IP的防护事件。您可以在“防护事件”页面，通过“事件类型”、“防护动作”、“源IP”、“URL”、“事件ID”组合条件，查看防护 域名 相应的防护事件。 图1 防护事件 有关查看防护事件的详细操作，请参见查看防护日志。

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同一个账号可以支持同时在多个 服务器 上登录吗？ 支持，只需要在IAM配置好。 父主题： 流管理

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这导致了行为的不一致，并可能发生运行时错误。 同时存在多个YARN版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本YARN及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安

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这导致了行为的不一致，并可能发生运行时错误。 同时存在多个YARN版本 集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本YARN及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安

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用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.index='table'

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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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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。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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同一时刻，只有一个节点启动JHS进程，防止多个JHS操作同一文件冲突。 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

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GeminiDB Redis多个节点同时扩容需要多长时间，对业务影响如何？ GeminiDB Redis支持多个节点同时扩容，原理是并行添加多个节点，通常可在5分钟内完成。由于采用的是共享存储，节点添加成功后，不涉及数据搬迁，但是会重新均衡slot，对业务影响是部分访问产生秒级慢时延或者秒级抖动，需要业务有重试机制。

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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 Web程序，运行在Tomcat容器中。

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MapReduce Action 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 resourceManager

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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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能时，同时需要设置参数“yarn.acl.enable”为true。 true 查看Mapreduce服务配置参数 参考修改集群服务配置参数进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入表2中参数名称。 表2 参数描述 参数 描述 默认值 mapreduce.cluster

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它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系

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加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。 操作步骤

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行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算，同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系 Map

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数据表中存在大量数据时，构建耗时较长，建议使用nohup命令放在后台执行，避免操作被意外中断。 在HBase客户端执行以下命令可批量构建已有数据的索引数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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设置轮询时间（1~60秒），每隔x秒查询一次节点是否执行完成。 节点执行的最长时间 是 设置节点执行的超时时间，如果节点配置了重试，在超时时间内未执行完成，该节点将会再次重试。 失败重试 是 节点执行失败后，是否重新执行节点。 是：重新执行节点，请配置以下参数。 超时重试 最大重试次数

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持加载用户数据的同时可以完成对索引数据的批量加载。HIndexImportTsv继承了HBase批量加载数据工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。 操作步骤

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两个用户同时拨打隐私号码，可以同时进行通话吗？ AXB场景：若AXB和CXD都已绑定成功，用户A拨打X号码，用户B可以接听通话，此时用户C拨打X号码，用户D也可以接听通话。 AX场景：若AX已绑定成功，用户B拨打X号码，用户A可以接听通话，此时用户C拨打X号码，则会收到提示音，如

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