使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce job”窗口中配置“Jar

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53 16/03/03 16:44:57 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200

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MRS 将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对

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消息通知json格式说明 订阅事件的json消息字段如表1所示。 表1 json消息体字段说明 参数 类型 说明 event_type String 事件类型。 当前支持的取值如下： TranscodeComplete：转码完成 TranscodeStart：转码启动，排完队，正式开始转码时触发此事件

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JSON/JSONB操作符 表1 json和jsonb通用操作符 操作符 左操作数类型 右操作数类型 返回类型 描述 示例 -> Array-json(b) int json(b) 获得array-json元素。下标不存在返回空。 SELECT '[{"a":"foo"}, {"b":"bar"}

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替换json参数解析错误 问题现象 部署Ansible应用替换json参数解析错误，未达到预期效果： 部署Ansible应用，使用template模块替换文本文件，当参数值为json或json数组格式时，替换后的参数解析后会在key值前加上"u"。示例如下： 输入参数为：{"key":"jsonkey"

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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53 16/03/03 16:44:57 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200

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Json格式上传流式数据 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname="dis-test1"| #已存在的通道名 putRecords_sample.py文件中的putRecords_test方法中的records为需要上传的数据内容，数据上传格式如下：

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消息通知json格式说明 转码消息体 截图消息体 审核消息体 创建媒资&音频提取消息体 封面生成消息体 解析媒资消息体 父主题： 附录

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JSON/JSONB操作符 表1 json和jsonb通用操作符 操作符 左操作数类型 右操作数类型 返回类型 描述 示例 -> Array-json(b) int json(b) 获得array-json元素。下标不存在返回空。 SELECT '[{"a":"foo"}, {"b":"bar"}

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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发起内存合并的使用率阈值，表示为分配给映射输出信息的内存的比例（是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的）。 0.66 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent shuffle过程中分

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发起内存合并的使用率阈值，表示为分配给映射输出信息的内存的比例（是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的）。 0.66 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent shuffle过程中分

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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，您可以在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。

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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gz”，解压后在“hadoop-x.x.x\share\hadoop\mapreduce”路径下获取“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”，即为Hadoop的样例程序。“hadoop-mapreduce-examples-x.x.x.jar”样例程序包含了wordcount程序。

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Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.files2memory配置的值到合适值，根据实际内存和任务情况对此值进行调整。 保存配置并重启受影响的服务或者实例。

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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，您可以在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。

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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