此处“消息类型”选择“JSON消息”，“消息内容”可以手动输入JSON格式的消息，也可以通过工具自动生成JSON格式的消息。 手动输入JSON格式的消息，JSON格式的规范请参考JSON格式消息说明。 通过工具自动生成JSON格式的消息，请参考步骤7~10。 单击“生成JSON消息”。 在

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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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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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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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在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下：

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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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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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-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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Madam, this is an Email message." } 在消息内容输入框中手动输入JSON格式的消息，或通过单击“生成JSON消息”自动生成消息。 JSON格式的消息描述，请参见JSON格式消息说明。 单击“确定”，消息将推送至不同的订阅终端。 各个终端接收到的消息内容说明请参考“不同协议消息说明”部分。

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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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解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志

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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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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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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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在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下：

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在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下：

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在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹“/tmp/input”，并上传input_data1.txt，input_data2.txt到此目录，命令如下：

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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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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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