支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分为三个不同步

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应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。

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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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应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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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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样才能保证资源充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默认

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应用程序通常只需要分别继承Mapper类和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。

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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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M用户同步 MRS 集群说明。 当IAM用户的用户组的所属策略从MRS ReadOnlyAccess向MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS Administrator变化时，或者反之从MRS CommonOperations、MRS FullAccess、MRS

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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llectionReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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llectionReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples

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核心接口，指定MapReduce作业的Reducer类，默认为空。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.job.reduce.class”项。 setCombinerClass(Class<extends Reducer> cls) 指定MapReduce作业

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