MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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片，如果block中剩下的一小段数据量小于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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检索返回字段：检索返回相应的切片片段。 单击“创建数据集和索引配置”，创建的数据集和索引配置显示在“知识数据集”页面的数据集列表中。 更多操作 创建数据集完成后，可根据需要执行如表3所示的操作。 表3 更多操作 操作 步骤 查看数据集详情 在数据集列表中单击数据集名称，在知识数据集详情页面查看数据概况、索引配置、调度历史以及溯源。

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定弹性公网IP MRS集群开启KMS加密 父主题： 系统内置预设策略

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如果此列条件键没有值（-），表示此操作不支持指定条件键。 关于MapReduce服务（MRS）定义的条件键的详细信息请参见条件（Condition）。 您可以在SCP语句的Action元素中指定以下MapReduce服务（MRS）的相关操作。 表1 MapReduce服务（MRS）支持的授权项 授权项 描述

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片，如果block中剩下的一小段数据量小于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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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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调测MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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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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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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MapReduce应用开发概述 MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发常用概念 MapReduce应用开发流程介绍 父主题： MapReduce开发指南

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）。 无处理 数据切分 数据类型选择为“文档”时，显示此参数。 为各文档格式选择一种切分方式，默认为自动切分。 自动切分：按照系统默认预设的规则和分隔符切分。 标题切分：按标题级别分块，分块后的内容按照自定义规则切分（仅docx格式的文档支持标题切分）。 自定义切分：自定义分段规则，分隔符，以及分段长度等参数。

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addandbuild（可选）：表示创建时同时生成索引数据，数据表数据量较大时不建议使用，建议使用索引数据生成工具完成索引数据生成。 上述命令中的参数描述如下： idx1、idx2、idx3：表示索引名称。 cf1、cf2：表示列族名称。 c1、c2、c3、c4：表示列名称。 string：表示数据类型。支持STRI

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'feat_2': 'feat_2:0', 'feat_3': 'feat_3:0'} 不做数据集切分操作。如果选择未切分的数据集，算法将做纯训练场景； 父主题： 服务部署

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SlicingConfig> 数据集切分配置列表。 表7 SlicingConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 slicing_method 是 String 数据集切分方法，枚举值：AUTO_SLICING（自动切分）、TITLE（标题切分）、SENTENCE（自定义切分）、JSON（J

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按照标题切分的时候，分段长度是什么意思? 如果当前分片长度小于该值，则会和其他分片进行合并直到接近该值，所以如果不想合并，请将分段长度设置为1。 父主题： AI原生应用引擎

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