<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask.NativeMapOutpu

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<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> <value>/folder1/tmp/hadoop-yarn/staging</value> </property> 父主题： MapReduce常见问题

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准备MapReduce应用运行环境 MapReduce的运行环境可以部署在Linux环境下。您可以按照如下操作完成运行环境准备。 操作步骤 确认服务端YARN组件和MapReduce组件已经安装，并正常运行。 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK。 客户端机器的时间与H

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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec org.apache.hadoop.io.compress

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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

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“Import”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。

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列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强 服务器 才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 更多关于MapReduce组件操作指导，请参考使用MapReduce。 如需使用MapReduce，请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。

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10.0.100:25000,10.10.0.101:25000', hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop', type'HDFS'); 在可选项options里面写入了HDFS集群对应的NameNode的I

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heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx6554M; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192;

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将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version>

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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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户同步）。 MRS 3.x及后续版本，登录 FusionInsight Manager，然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项，并修改hive.mapreduce.input.

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认证操作。 kinit 组件业务用户 为HBase表添加Hindex索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=test -Dindexspecs.to.

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 HadoopMapReduce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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org.apache.hadoop.io.compress.ZStandardCodec mapreduce.output.fileoutputformat.compress 用于设置MapReduce作业的最终输出结果是否进行压缩。 true：压缩MapReduce作业的最终输出结果。

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v/BigData/hadoop/data1/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data2/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data3/dn/current, /srv/BigData/hadoop/data4/dn/current

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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拷贝数据并最终放到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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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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