配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 问题 MapReduce JobHistoryServer服务地址变更后，为什么运行完的MapReduce作业无法通过ResourceManager Web UI页面打开？

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MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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MapReduce二次开发远程调试 问题 MapReduce二次开发过程中如何远程调试业务代码？ 回答 MapReduce开发调试采用的原理是Java的远程调试机制，在Map/Reduce任务启动时，添加Java远程调试命令。 首先理解两个参数：“mapreduce.map.java

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入安全认证代码，确保MapReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交MapReduce应用程序运行前，在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。

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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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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（安全模式）

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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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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判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time elapsed (ms)/CPU time

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判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time elapsed (ms)/CPU time

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。 如果Windows运行环境中使用IBM JDK，不支持在Windows环境中直接运行应用程序。 在

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入安全认证代码，确保MapReduce程序能够正常运行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交MapReduce应用程序运行前，在MapReduce客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证： 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证。

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迁移流程 对象存储迁移 服务 OMS 的迁移工作原理图，如图1所示。 图1 迁移工作原理图 迁移工作流程说明： OMS服务请求获取一定数量的源端对象列表。 源端响应对象列表。 OMS服务请求获取源端对象元数据。 源端响应对象元数据。 OMS服务请求获取目的端对象元数据。 目的端响应对象元数据。

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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