分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间后

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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并行处理 “并行处理”是用于创建多个并行处理分支的处理器，以便同时执行多个分支任务。后续步骤如果要使用合并的各分支执行结果，可使用“ROMA表达式”${body}引用合并结果。 配置参数 参数 说明 输出格式 合并结果的格式，当前仅支持“Json”，表示合并结果以JSON字符串的格式输出。

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控告警，轻松管理数据作业运维。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。

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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE

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配置并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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储bz2、gz压缩格式的数据。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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√ √ √ √ MapReduce服务 （MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ √ √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

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根据用户配置，将用户数据存储到 对象存储服务 （Object Storage Service，简称OBS）、MapReduce服务（MapReduce Service,简称MRS）、 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）、 数据湖探索 （Data Lake

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副本机制：ClickHouse利用Zookeeper，通过ReplicatedMergeTree引擎（Replicated系列引擎）实现了副本机制。用户在创建表时，可指定存储引擎，选择该表是否进行复制。 简单易用：通过控制台分钟级构建ClickHouse分析集群，使您无需关注底

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Nacos引擎 服务启动时注册了端口为8080和9090的实例，在服务列表中9090端口实例丢失，导致请求grpc的时候报错

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存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎

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流程引擎 流程运行 导航树 参与者 评审记录 流程实例 流程监控 父主题： API

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存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎 数据生命周期管理-OLTP表压缩

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