通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。如果集群无此参数，或参数值为“fals

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false”，则表示集群不支持

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN 服务器 提交MapReduce任务后，客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapR

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapR

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。 准备MapReduce开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接 MRS 集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts 域名 信息。

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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添加作业 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。 本章节以MapReduce作业为例指导您在MRS集群页面如何提交一个新的作业。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“作业管理”和“

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WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作：登录 FusionInsight Manager，单击“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >

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WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。 具体操作：登录FusionInsight Manager，单击“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >

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Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。

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需要先创建OBS委托并与MRS集群绑定，具体请参考配置存算分离集群（委托方式）。 通过界面提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 若集群开启Kerberos认证时执行该步骤，若集群未开启Kerberos认证，请无需执行该步骤。

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提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 问题 向YARN服务器提交MapReduce任务后，客户端长时间无响应。 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapR

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下面的示例中，如果修改了集群中的YARN配置参数时，Hive客户端、示例程序都需要审视并修改之前已经提交到HiveServer的配置参数： 初始状态： 集群YARN的参数配置如下： mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx2048M 客户端的参数配置如下： mapreduce

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准备连接MapReduce集群配置文件 如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户，并下载认证凭据文件用于程序认证。 以下MapReduce权限配置

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MENT,getHandleIdentifier()=XXX](state=,code=0) 而此任务提交到Yarn上的MapReduce任务运行成功。 原因分析 出错的集群有两个HiveServer实例，首先查看其中一个HiveServer日志发现里面的报错与客户端中的错误一样均是Error:Invalid

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iners。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍

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iners。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍

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iners。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍

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iners。 样例代码 YARN作业提交的样例代码详细可以参考MapReduce开发指南中的MapReduce访问多组件样例代码，实现建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 父主题： YARN接口介绍

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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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