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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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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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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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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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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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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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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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

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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

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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

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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

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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

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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。

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