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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce.map.java.opts（调整map的栈内存）和mapreduce.reduce.java.opts（调整redu

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

查看更多 →

json_format和CAST(json AS VARCHAR)具有完全不同的语义。 json_format将输入JSON值序列化为遵守7159标准的JSON文本。JSON值可以是JSON对象、JSON数组、JSON字符串、JSON数字、true、false或null： SELECT json_format(JSON

查看更多 →

能会导致任务失败。 前提条件 已将准备连接MapReduce集群配置文件获取的配置文件放置到MapReduce样例工程的“../src/mapreduce-example-security/conf”路径下。 已参考规划MapReduce统计样例程序数据将待处理数据上传至HDFS。

查看更多 →

Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark Jar需要以“.jar”结尾，sql和jar不区分大小写。 说明： 作业类型为MapReduce或Spark时，jar_path参数为必选。 input 否 String 数据输入地址，必须以“/”或

查看更多 →

本地新建两个文本文件，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。

查看更多 →

apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat - Total input files to process : 2 12731 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter

查看更多 →

编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

查看更多 →

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

查看更多 →

单击“文件+”，添加运行所需的文件。 例如“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/hadoop-streaming-xxx.jar”和“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/oozie-sharelib-streaming-5

查看更多 →

单击“文件+”，添加运行所需的文件。 例如“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/hadoop-streaming-xxx.jar”和“/user/oozie/share/lib/mapreduce-streaming/oozie-sharelib-streaming-5

查看更多 →

"job_name":"MapReduceTest", "job_type":"MapReduce", "arguments":[ "obs://obs-test/program/hadoop-mapreduce-examples-x.x.x

查看更多 →

生成JSON格式API入参骨架 skeleton选项用于生成JSON格式API入参骨架。在命令中添加“--skeleton”选项，则在当前目录生成该API的JSON格式的入参文件，用户可填写文件中的参数值，以“--cli-jsonInput=${JSON文件名}”传入参数，调用API：

查看更多 →

取值范围 target_json json 目标json对象，需要判断candidate_json是否被该json包含。 必须满足json的格式。 candidate_json json json子对象，需要判断是否被target_json包含。 必须满足json的格式。 json_path

查看更多 →