开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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class”项。该设置用来指定处理不同格式的数据时需要的InputFormat类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String

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class”项。该设置用来指定处理不同格式的数据时需要的InputFormat类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String

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序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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调测MapReduce应用 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（普通模式）

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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class”项。该设置用来指定处理不同格式的数据时需要的InputFormat类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String

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载了一块容量为100GB的系统盘和一块容量为470GB的数据盘，分别将其扩容到200GB和940GB为例。 扩容云硬盘（组LVM） 本章节主要介绍扩容云硬盘（LVM）的具体操作，具体以 弹性云服务器 上挂载了两块容量均为400GB的数据盘，这两块数据盘以条带化组成LVM并划分出大小为

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class”项。该设置用来指定处理不同格式的数据时需要的InputFormat类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String

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适应相机：相机点最大外界矩形进行兴趣区设定。 瓦片划分 划分模式：平面格网划分、三维格网划分、不划分。 瓦片长度设置：设置每个瓦片的大小。 缓冲半径设置：设置相邻瓦片重叠长度。 原点 XYZ 设置：设置切片原点的坐标。 实时预览：修改参数后，实时在三维视图显示更新结果。 忽略空块：没有连接点的瓦片不进行重建。

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发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能的关键，主要考虑的指标是读取和写入的性能，还包括块大小合理设置等。

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的文件及未转移的文档导入失败。 Map数 配置数据操作的MapReduce任务中同时启动的map数量。不可与“Map数据块大小”同时配置。参数值必须小于或等于“3000”。 Map数据块大小 配置数据操作的MapReduce任务中启动map所处理的数据大小，单位为MB。参数值必须

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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