子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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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（安全模式）

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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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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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成一个大的DAG作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive

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compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW，默认级别为

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compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为

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compress.codec”项。当map的输出数据大，减少网络压力，使用压缩传输中间数据。 setPriority(JobPriority priority) 指定MapReduce作业的优先级，共有5个优先级别，VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW，默认级别为

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