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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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MapReduce日志介绍
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tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
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MapReduce日志介绍
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tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败
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hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
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Impala
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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于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（HQL）中大多数的SQL-92功能
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使用Cloud Map SDK（Spring Cloud框架）
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将${cloudmap-sdk-version}替换成实际所使用的Cloud Map SDK版本。 如果将SDK放到外部maven仓中，则只需要添加nuwa-cloudmap-core依赖。 如果采用本地依赖的方式引入SDK，即手动将本地下载的SDK jar包引入到工程的lib目录下，还需要添加间接依赖：n
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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败
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hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana
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生产作业-SMT上料上机业务
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插至机台轨道，完成上料上机 PDA-机台上料 不同的场景使用的系统功能和操作流程都有所不同，以下将介绍各业务场景详细的操作流程。 场景1：飞达车上料、飞达车上机台 表2 飞达车上料、飞达车上机台 具体业务场景 解决方案 可能带来的问题 系统对应功能点 工厂购买了飞达车设备，能直接
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使用Rainbow SDK（Spring Cloud框架）
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将${rainbow-sdk-version}替换成实际所使用的Rainbow SDK版本。 如果将SDK放到外部maven仓中，则只需要添加rainbow-proxy依赖。 如果采用本地依赖的方式引入SDK，即手动将本地下载的SDK jar包引入到工程的lib目录下，还需要添加间接依赖：rainb
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（可选）创建MapReduce样例工程
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Project”页面选择“Java”，然后配置工程需要的JDK和其他Java库。如下图所示。配置完成后单击“Next”。 图2 配置工程所需SDK信息 在会话框中填写新建的工程名称。然后单击Finish完成创建。 图3 填写工程名称 父主题： 准备MapReduce应用开发环境
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以PyTorch框架创建训练作业（新版训练）
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调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。 调用查询训练作业指定任务的日志（OBS链接）接口获取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。
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Mapreduce应用开发规范
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调测MapReduce应用
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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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调测MapReduce应用
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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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调测MapReduce应用
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MapReduce服务 MRS
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MapReduce开源增强特性
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来进行统一的日志管理。LogAggregationService在收集日志时会把container产生的本地日志合并成一个日志文件上传到HDFS，在一定程度上可以减少日志文件的数量。但在规模较大且任务繁忙的集群上，经过长时间的运行，HDFS依然会面临存储的日志文件过多的问题。 以
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