MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

查看更多 →

登录华为云 对象存储服务 控制台，选择快速部署步骤3创建的OBS桶，上传日志文件压缩包（注意：上传文件需为“zip”格式压缩文件，若不是会导致日志文件上传LTS失败。）。 图1 上传日志压缩文件 登录华为云云日志服务控制台，选择快速部署步骤3创建的日志组名称，单击进入，即可查看日志流。 图2 云日志服务LTS 控制台

查看更多 →

Go合约示例文件[链接]，示例文件可直接安装)。 合约安装，可参考用户指南->安装合约。 合约压缩文件格式：需确保格式为*.zip，且合约文件位于压缩包文件中的一级目录。 合约压缩文件中，禁止包含Go SDK文件，避免因包含Go SDK文件影响交易操作。 父主题： Go合约开发

查看更多 →

登录华为云对象存储服务控制台，选择快速部署步骤3创建的OBS桶，上传日志文件压缩包（注意：上传文件需为“zip”格式压缩文件，如果不是会导致日志文件上传LTS失败。）。 图1 上传日志压缩文件 登录华为云云日志服务控制台，选择快速部署步骤3创建的日志组名称，单击进入，即可查看日志流。 图2 云日志服务LTS控制台

查看更多 →

编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

查看更多 →

准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "http://10.120.85.2:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

查看更多 →

（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

查看更多 →

准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发环境 准备连接MapReduce集群配置文件 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 网络问题导致运行应用程序时出现异常 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "https://10.120.85.2:26014/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

查看更多 →

名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative 设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。

查看更多 →

MapReduce服务 MRS 接入LTS 支持MapReduce服务MRS日志接入LTS。 具体接入方法请参见MRS服务对接云日志服务。 父主题： 使用云服务接入LTS

查看更多 →

通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

查看更多 →

名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.map.speculative 设置是否并行执行某些映射任务的多个实例。true表示开启。 false mapreduce.reduce.speculative 设置是否并行执行某些reduce任务的多个实例。true表示开启。

查看更多 →

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

查看更多 →

MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

查看更多 →

准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

查看更多 →

MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

查看更多 →

（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

查看更多 →