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 运行任务时，客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 MapRed

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MapReduce服务 MRS MRS资源属于指定安全组 MRS资源属于指定VPC MRS集群开启kerberos认证 MRS集群使用多AZ部署 MRS集群未绑定公网IP 父主题： 系统内置预设策略

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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Info"); // 设置找到主任务所在的jar包。 job.setJar("D:\\mapreduce-examples\\hadoop-mapreduce-examples\\mapreduce-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount

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Mapreduce组件对接OBS 对接OBS 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > MapReduce > 配置 > 全部配置”，在左侧的导航列表中选择“Mapreduce > 自定义”。在自定义配置项中，给参数文件“core-site.xml”添加配置项“mapreduce

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如何使用MapReduce命令 命令含义 对大数据集执行map-reduce操作。 如何启用MapReduce命令 MapReduce命令由DDS参数模板参数“security.javascriptEnabled”控制，默认值为“false”，表示mapreduce和group命

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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et尝试在传入记录中查找所有当前字段，当发现“col1”不存在时，发生上述异常。 解决这个问题的办法是使用所有schema演进版本来创建uber schema，并使用该schema作为target schema。用户可以从hive metastore中获取schema并将其与当前schema合并。

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采集数据时报错HoodieException 问题 数据采集时报错： com.uber.hoodie.exception.HoodieException: created_at(Part -created_at) field not found in record. Acceptable

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错： com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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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服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类

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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统计样例程序 典型场景说明 样例代码说明 父主题： 开发程序

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false --use-pre-apache-input-format 使用com.uber.hoodie包下的InputFormat替换 org.apache.hudi包下的。除了从com.uber.hoodie迁移项目至org.apache.hudi外请勿使用。 N false

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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服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

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