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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各项操作等。 MapReduce输入输出（InputFormat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的Ou

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各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的O

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各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的O

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输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据集，读取数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的O

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作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output

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作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转OpenData算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的

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语音输入输出 找到界面下方对话框，单击对话框左边的。 对着输入需要数智员工回答的问题提示词的语音。 单击，变成，即可播放数智员工回答的答案。 图1 语音输入界面 图2 语音输出界面 父主题： 实施步骤

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作业输入输出规范 用户完成自定义场景挖掘镜像上传后，在运行作业容器时，Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录，例如/tmp/output

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作业输入输出规范 Input 平台会以环境变量的形式提供以下参数： rosbag_path： rosbag路径，以.bag结尾。 output_dir：最终输出数据集路径。 tmp_dir：供用户存储临时文件的目录。 task_content_json：人工打标需要的标签信息，详

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变量及输入输出参数配置 变量是可以变化的量，即可以被赋值所改变的参数。某个具体的服务编排中一般都会涉及输入输出变量，本节介绍在服务编排中如何创建普通变量、集合变量、结构体变量、配置输入输出参数等内容。 创建普通变量或者集合变量 参考如何开发服务编排中操作，进入服务编排编辑器页面。

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理，帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径，主要分为以下两个功能： 输入目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理，规定用户按照自己的目录规划来存放数据，而存储的根目录可以根

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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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输入输出文件格式要求 如下为输入文件格式和输出文件格式要求。 输入文件格式要求 输入数据在obs下文件组织形式： |--- Alignment |--- 2023-12-21-02-51-43 |--- images |--- cam-0

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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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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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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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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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