使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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对*-LIST二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-LIST二级分区表分割二级分区。 例如，假设*-LIST二级分区表hash_list_sales的二级分区product2_channel2的定义范围为DEFAULT。

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对*-LIST二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-LIST二级分区表分割二级分区。 例如，假设*-LIST二级分区表hash_list_sales的二级分区product2_channel2的定义范围为DEFAULT。

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对二级分区表重命名二级分区 使用ALTER TABLE RENAME SUBPARTITION可以对二级分区表重命名二级分区。 例如，通过指定分区名将二级分区表range_list_sales的分区date_202001_channel1重命名。 ALTER TABLE range_list_sales

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KVS提供本地二级索引和全局二级索引。支持创建、查询、删除索引。 本地二级索引 对于复合主键（分区键+排序键）的表，支持创建本地二级索引，实现分区键下的多个键值的辅助索引。键值写入时，自动生成并存储本地二级索引记录，并保证键值与本地二级索引记录的强一致。 全局二级索引 表支持创建

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索引信息查询 场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer

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数据的操作步骤如下： 从旧集群导出表中数据。 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true <tableName> <path/for/data>

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce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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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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对*-RANGE二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-RANGE二级分区表分割二级分区。 例如，假设*-RANGE二级分区表list_range_sales的二级分区channel1_customer4的定义范围为[1000

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批量构建HBase全局二级索引数据 场景介绍 在用户的表中预先存在大量数据的情况下，可基于MapReaduce任务，批量构建已有数据的索引数据。 批量构建全局二级索引数据 只有处于INACTIVE状态的索引才能进行批量构建，如需重建索引数据，请先修改索引状态。 数据表中存在大量数

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检查HBase全局二级索引数据一致性 场景介绍 可使用全局二级索引工具检查用户数据和索引数据的一致性，如果索引数据与用户数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。 检查全局二级索引数据一致性 在HBase客户端执行以下命令可检查数据一致性，如果不一致，将重新构建索引数据。一致性检

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce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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field objects 排序键字段名数组，顺序组合。 表5 secondary_index 参数 参数类型 描述 index_name String 二级索引名称，表内唯一。 sort_key_fields Array of field objects 排序键字段名数组，顺序组合。

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删除HBase二级索引 功能简介 一般都通过调用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中方法进行HBase二级索引的管理，该类中提供了索引的查询和删除等方法。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce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（application/job）通常会把

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hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output> <tablename> 批量导入数据时创建二级索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.HIndexL

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21:29:18,136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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HBase全局二级索引介绍 场景介绍 使用HBase二级索引可以加速带Filter的条件查询，支持HIndex（本地索引，即Local Secondary Index，简称为LSI）和全局二级索引（Global Secondary Index，简称为GSI）。全局二级索引相较于本地

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