RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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Shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，终止MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出（InputFormat、OutputFormat） MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数据

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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) MapReduce框架根据用户指定的InputFormat切割数

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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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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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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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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.properties所定义。

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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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查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 父主题： MapReduce访问多组件样例程序

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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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

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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过程中分配给映射输出信息的内存占最大堆大小的比例。

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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过程中分配给映射输出信息的内存占最大堆大小的比例。

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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设置视频输出配置参数 接口名称 WEB_SetMainOutLayoutModeAPI(后续废弃) 功能描述 设置视频输出配置参数 应用场景 设置视频输出配置参数 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetMainOutLayoutModeAPI

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获取视频输出配置参数 接口名称 WEB_GetMainOutLayoutModeAPI(后续废弃) 功能描述 获取视频输出配置参数 应用场景 获取视频输出配置参数 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetMainOutLayoutModeAPI

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//hbase客户端日志输出配置，console：输出到控制台；RFA：输出到日志文件 hbase.security.logger=DEBUG,console,RFAS //hbase客户端安全相关的日志输出配置，console：输出到控制台；RFAS：输出到日志文件 hbase

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用户的resim作业需要输出的文件类似如下结构： |--- /tmp/output 环境变量output_dir指定的输出目录 |--- opendata_to_platform.yaml 输出描述文件，详情见下文

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输出处理算子 输出处理算子负责对API工作流的执行结果进行错误码映射、结果集映射和格式转换，以确定最终返回的数据格式。 表1 输出处理算子 参数 是否必选 说明 错误码映射 否 针对数据服务返回的错误码，支持映射为自定义信息。 例如，将“DLM.0”错误码映射为“OK”。 结果集映射

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数据导入HDFS 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据，并将数据输出到HDFS临时目录下（以“输出目录-ldtmp”命名）。 在MapReduce作业的提交阶段，将文件从临时目录迁移到输出目录中。 数据导出到关系型数据库 在MapReduce作业的Map阶段，

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