bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath>命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。 mapreduce-examples-1.0.jar适用于 MRS 1.x版本。

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/bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import <TableName> <InputPath> “TableName”：要导入数据的表名。 “InputPath”：SequenceFile文件的目录。在本地文件系统时必须要以file://开头。

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。

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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 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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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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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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--deploy-mode client /opt/female/SparkSqlScalaExample-1.0.jar <inputPath> 其中，<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径。 运行Python样例程序 bin/spark-submit --master

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public void setPath(String inputPath, String outputPath) { this.inputPath = inputPath; this.outputPath = outputPath;

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SQLContext(sc) # RDD转换为DataFrame inputPath = sys.argv[1] inputRDD = sc.read.text(inputPath).rdd.map(lambda r: r[0])\ .map(lambda

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SQLContext(sc) # RDD转换为DataFrame inputPath = sys.argv[1] inputRDD = sc.read.text(inputPath).rdd.map(lambda r: r[0])\ .map(lambda

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息 - filter """ inputPath = sys.argv[1] result = sc.textFile(name = inputPath, use_unicode = False) \ .filter(lambda

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https://IP:port/tools/controller/analysisFile { "fileType": "mrf", "inputPath ": "/opt/fmadata" "outputPath ": "/opt/fmadata/result" "zipSign ":

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SQLContext(sc) # RDD转换为DataFrame inputPath = sys.argv[1] inputRDD = sc.read.text(inputPath).rdd.map(lambda r: r[0])\ .map(lambda

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