child.java.opts=-Xms1024M -Xmx3584M;//此参数为全局参数，既对Map和Reduce统一设置 参数设置只对当前session有效。 父主题： 使用Hive

查看更多 →

n任务提交和运行的性能，甚至可能会造成内存溢出导致Yarn服务崩溃。 95% NodeManager非堆内存使用百分比统计 18017 NodeManager非堆内存使用率超过阈值 Yarn NodeManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。

查看更多 →

secret.key，fs.obs.endpoint和fs.obs.impl。 fs.obs.access.key、fs.obs.secret.key、fs.obs.endpoint分别为用户的ak、sk和endpoint。访问密钥AK/SK和终端节点Endpoint请根据实际填写，AK

查看更多 →

conf 使用上传工具（比如：WinScp）将mapreduce-examples-1.0.jar、input_data1.txt和input_data2.txt复制到test目录下，将“创建角色和用户”中的步骤5获得的keytab文件和krb5.conf文件复制到conf目录。

查看更多 →

String zkQuorum = clientInfo.getProperty("zk.quorum");//zookeeper节点ip和端口列表 String zooKeeperNamespace = clientInfo.getProperty("zooKeeperNamespace");

查看更多 →

准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

查看更多 →

提升HBase Put和Scan数据性能 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下，配置参数需要进行相应的调整，本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 操作步骤 JVM GC参数 RegionServer GC_OPTS参数设置建议：

查看更多 →

MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和 对象存储服务 （OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

查看更多 →

Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别 问题现象 Hive服务健康状态和Hive实例健康状态的区别是什么？ 解决方案 Hive服务的健康状态（也就是在Manager界面看到的健康状态）有Good，Bad，Partially Healthy，Unknown四种状态 ，四种

查看更多 →

job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

查看更多 →

存在，否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序，操作步骤如下。 获取“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”这三

查看更多 →

的集群，且 CDM 集群与 MRS 集群必须处在相同的区域、可用区和VPC中，且两者还必须在相同安全组中或者安全组规则允许两者可以正常通信。 在CDM服务中，您只需要创建一个CDM集群，而不需要做其他任何操作。 新建MRSHive数据源连接 登录 DLV 管理控制台。 在“我的数据”页面，单

查看更多 →

MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

查看更多 →

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

查看更多 →

properties”和“hive-site.xml”文件，并在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件，例如/opt/client/conf。 请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件，“hbase-site.xml”从HBase客户端获取，“hiveclient

查看更多 →

Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值，根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

查看更多 →

MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

查看更多 →

MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

查看更多 →

存在，否则会报错。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 对于MapReduce访问多组件样例程序，操作步骤如下。 获取“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”这三

查看更多 →

Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio 位于计算和存储之间，为包括 Apache Spark、Presto、Mapreduce 和 Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间

查看更多 →

array<array<int>>。 map<KeyType, ValueType> map<KeyType, ValueType> 暂不支持嵌套，KeyType 和 ValueType 需要为基础类型。 struct<col1: Type1, col2: Type2, ...> struct<col1:

查看更多 →