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 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务，并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率过高，会影响MapReduce任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致MapReduce服务不可用。 可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例

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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 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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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

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结果分析： 通过这个接口，可以查询当前集群中已完成的MapReduce任务，并且可以得到表1 表1 常用信息 参数 参数描述 submitTime 任务提交时间 startTime 任务开始执行时间 finishTime 任务执行完成时间 queue 任务队列 user 提交这个任务的用户

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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 父主题： MapReduce开发指南

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 提交的MapReduce任务执行超时，所以无执行结果返回。故障修复后重新执行该任务。 可能原因 执行MapReduce任务需要较长时间。但指定的时间少于所需的执行时间。 处理步骤 检查时间是否正确设置。 把“-Dapplication.timeout

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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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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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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MapReduce统计样例代码 功能介绍 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为三个部分： 从原文件中筛选女性网民上网时间数据信息，通过类CollectionMapper继承Mapper抽象类实现。 汇总每个女性上网时间，并输出时间大于两个小时的

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI 允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是

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数的值；如果传递的是years，表示在年份粒度上增加years参数的值。同时要一起组合使用的dt_add函数支持在特定时间粒度上修改（增加、减少、覆盖）日期时间的值。 dt_add中weekday参数通常和dt_MO、dt_TU等参数一起使用，表示特定星期几的偏移，如下例所示。 场景1：按年和月进行日期偏移。

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timestampadd(field, numeric, timestamp) 描述：将以单位field的整数时间间隔（秒数可以带小数）添加到日期时间表达式中。若数值为负，则表示从给定的时间日期时间表达式中减去对应的时间间隔。field支持的参数为year，month，quarter，day，week，h

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