在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input files to process : 2 11378 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input files to process : 2 11378 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

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gui.js文件是组件的配置文件。本文介绍gui.js文件的字段详情，您可以参考本文的字段说明，根据自身需求，灵活修改gui.js文件，自定义组件的配置面板。gui.js规范示例：{ "name": "newCom", "attr": { "w": 650, "h": 378 }, "style": [..

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB 数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussD

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB数据库MySQL兼容性B模式中的JSON类型与GaussDB数据库原生的JSON类型行为一致，与MySQL行为差异较大，此处不再逐个列出。 GaussDB

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get_json_object get_json_object函数用于根据所给路径对json对象进行解析，当json对象非法时将返回NULL。 命令格式 get_json_object(string <json>, string <path>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选

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加工复杂JSON数据 本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个 服务器 每隔1分钟写入一条日志，包含

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQ数据库 GaussDB数据库 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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gui.json规范 gui.json文件是组件的配置文件。本文介绍gui.json文件的字段详情，您可以参考本文的字段说明，根据自身需求，灵活修改gui.json文件，自定义组件的配置面板。 gui.json规范示例： 1 2 3 4 5 6 7 { "name": "newCom"

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packageinfo.json 文件介绍 packageinfo.json是组件的元数据描述文件，用于配置组件的基本信息。 文件示例 { "widgetApi": [{ "name": "EchartsWidgetTemplate" }], "widgetDescription":

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default message." } JSON格式约束 满足JSON格式要求。 JSON格式中必须有Default协议。 整个JSON消息的大小不超过256KB。 JSON消息计算 选择不同的协议，生成的JSON格式消息的大小不同。JSON格式消息的字节数包含消息框中显示的花括号

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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NION_SUBDIR目录。 切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=tru

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UNION_SUBDIR目录，切回Mapreduce引擎后默认不读取目录下的文件，所以没有读取到HIVE_UNION_SUBDIR目录下的数据。 此时可以设置参数set mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=tru

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-p/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putdata.txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在

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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

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-p/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putdata.txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在

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-p/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 在Linux系统HDFS客户端使用命令hdfs dfs -putdata.txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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