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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校验失败。 解决办法 distcp时，增加-pb参数。该参数作用为distcp时候保留block大小，确保新集群写入文件blocksize和老集群一致。 图2 distcp时保留block大小 父主题： 使用HDFS

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anager、NodeManager和JobHistory节点的配置与在Yarn的客户端的配置必须一致。 周期性收集日志功能目前仅支持MapReduce应用，且MapReduce应用必须进行相应的日志文件滚动输出配置，需要在MapReduce客户端节点的“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site

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xml 配置Hive详细参数。 hiveclient.properties 配置Hive详细参数。 如果不运行MapReduce访问多组件样例程序，则不需要获取HBase和Hive的hbase-site.xml、hive-site.xml、hiveclient.properties配置文件。

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日志不回滚。 当mapreduce.task.userlog.limit.kb和yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups都大于0时，任务启用CRLA。取值范围0~999。 10 yarn.app.mapreduce.am.container

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单击“作业管理”，在作业列表界面单击“添加”。 “作业类型”选择“MapReduce”，并配置其他作业信息。 图1 添加MapReduce作业 表1 作业配置信息 参数 描述 示例 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 mapreduce_job 执行程序路径 待执行

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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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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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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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,/default/rack0/datanodeip:port。 该问题是由于某个block块损坏或者丢失，导致该block对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态，删除损坏或者恢复丢失的块，重新进行任务计算即可。 父主题：

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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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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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,/default/rack0/datanodeip:port。 该问题是由于某个block块损坏或者丢失，导致该block对应的机器ip和port为空引起的，出现该问题的时候使用hdfs fsck检查对应文件块的健康状态，删除损坏或者恢复丢失的块，重新进行任务计算即可。 父主题：

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jdbc:hive2://192.168.1.18:21066/> set mapred.max.split.size=1000000; Error: Error while processing statement: Cannot nodify mapred.max.split.size at runtime

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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HA能够解决JHS单点故障时，应用访问MapReduce接口无效，导致整体应用执行失败的场景，从而大大提升MapReduce服务的高可用性。 图1 JobHistoryServer HA主备倒换的状态转移过程 JobHistoryServer高可用性 采用ZooKeeper实现主备选举和倒换。 JobH

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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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返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 父主题： MapReduce应用开发概述

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