多CPU内核下MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器 端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置

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org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x.x.x版本，下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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多CPU内核下的MapReduce调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置

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表1获取相应Hadoop集群配置文件和Keytab文件。 表1 集群配置文件和Keytab文件获取方式 Hadoop类型连接 集群配置文件获取方式 Keytab文件获取方式 MRS 集群 MRS HDFS MRS HBase MRS Hive MRS Hudi MRS ClickHouse

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时当对象的大小超过了此参数值则进行多段copy，且段大小为此参数值；否则进行简单copy。 fs.obs.copypart.threads.max 5368709120 否 对象桶rename相关配置，单个对象copy时如果进行了多段copy，多段copy线程池配置参数maxim

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org/repos/dist/release/hadoop/common/中下载Hadoop的样例程序。 例如，选择hadoop-x.x.x版本，下载“hadoop-x.x.x.tar.gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x

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集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site

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OW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。

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OW、VERY_LOW。 [path1]：指数据输入路径。 [path2]：指数据输出路径。 例如，将“/opt/client/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples*.jar”包设置为高优先级任务。

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新建Hadoop集群配置 集群配置管理支持新建、编辑或删除Hadoop集群配置。 Hadoop集群配置主要用于新建Hadoop类型连接时，能够简化复杂的连接参数配置，如图1所示。 图1 使用集群配置前后对比 CDM 支持的Hadoop类型连接主要包括以下几类： MRS集群：MRS HDFS，MRS

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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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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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Rv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（

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音频输入模块示例-输入 音频输入模块示例如下所示： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import wave def run(): # 构造本地音频文件采集器并将解码后数据保存到wav文件 cap = hilens.Aud

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集群管理员可能会在一个集群内运行使用多个版本Yarn及Hadoop jars的任务。这在当前很难实现，因为jars已被本地化且只有一个版本。 MapReduce应用框架可以通过分布式缓存进行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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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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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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from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=08S01,code=1) 原因分析 MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最

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输入参数 在定义“分析任务”时，首先需要定义分析任务的输入参数，该输入参数是用于定义计算公式中的形式参数，它的实际参数是对应于某个属性、或某些属性的值（即可能是单值或数组），通过3种属性引用类型来约定输入参数如何引用属性的值，详细解释如下： 引用本资产属性 利用资产模型对资产进行

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示例-输入 输入模块示例如下所示： 在调用视频采集器接口时，此处示例是以固件版本大于等于1.0.7时调用视频采集器接口为例，调用接口支持设置视频大小，即支持调用接口hilens.VideoCapture(camera, width, height)时设置视频大小参数“width”和“height”。

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