云数据库GeminiDB Mongo接入LTS 支持云数据库GeminiDB Mongo日志接入LTS。 具体接入方式请参考日志配置管理。 父主题： 使用云服务接入LTS

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通过Mongo Shell连接集群实例（内网连接） Mongo Shell是MongoDB自带的Shell客户端，您可以使用Mongo Shell连接数据库实例、对数据库进行数据查询和更新、执行管理等操作。DDS兼容MongoDB协议，Mongo Shell是MongoDB客户端

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务器的文件目录。 Windows操作系统下，请使用远程连接工具上传根证书。 在客户端工具mongo所在的目录下，连接数据库实例。 方式一：通过公网连接地址连接实例 命令格式： ./mongo <公网连接地址> --ssl --sslCAFile <FILE_PATH> --ssl

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通过Mongo Shell连接集群实例（内网连接） Mongo Shell是MongoDB自带的Shell客户端，您可以使用Mongo Shell连接数据库实例、对数据库进行数据查询和更新、执行管理等操作。DDS兼容MongoDB协议，Mongo Shell是MongoDB客户端

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MAS-Mongo-SDK使用手册 概述 约束 接入指南 使用场景 配置参数说明 常见问题

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务器的文件目录。 Windows操作系统下，请使用远程连接工具上传根证书。 在客户端工具mongo所在的目录下，连接数据库实例。 方式一：通过公网连接地址连接实例 命令格式： ./mongo <公网连接地址> --ssl --sslCAFile <FILE_PATH> --ssl

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exe文件 拷贝“SDK\dll”目录和“SDK\HwmSdk”目录下对应文件到输出目录。 如果配置为win32平台时，拷贝SDK\dll\win32内dll到输出目录，拷贝SDK\HwmSdk内所有文件到输出目录 图25 拷贝SDK\dll\win32内dll到输出目录： 图26

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，即可在输出目录（可在工程属性中查看）生成huaweisecurec.lib，huaweisecurec.dll,libeSDKOBS.lib和libeSDKOBS.dll。 3.24.3之前的版本的编译的详细步骤可以参考这个链接：Windows下编译C SDK 常见编译问题见：常见编译问题

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采集方式（Linux）：通过调用GPU卡的libnvidia-ml.so.1库文件获取。 采集方式（Windows）：通过调用GPU卡的nvml.dll库获取。 ≥ 0 云桌面 1分钟 gpu_aggregate_uncorrectable 累计不可纠正ECC错误数量 该指标用于统计该GPU累计的不可纠正ECC错误数量。

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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 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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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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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性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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配置MapReduce应用安全认证 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交MapReduce应用程序时，需要与Yarn、HDFS等之间进行通信。那么提交MapReduce的应用程序中需要写

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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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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