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 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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使用Oozie客户端提交Hive任务 操作场景 该任务指导用户在使用Oozie客户端提交Hive任务 Hive任务有如下类型： Hive作业 使用JDBC方式连接的Hive作业。 Hive2作业 使用Beeline方式连接的Hive作业。 本文以使用Oozie客户端提交Hive作业为例介绍。

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使用Oozie客户端提交Hive任务 操作场景 该任务指导用户在使用Oozie客户端提交Hive任务 Hive任务有如下类型： Hive作业 使用JDBC方式连接的Hive作业。 Hive2作业 使用Beeline方式连接的Hive作业。 本文以使用Oozie客户端提交Hive作业为例介绍。

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使用Oozie客户端提交其他任务 操作场景 除了Hive、Spark2x、Loader任务，也支持使用Oozie客户端提交MapReduce、Java、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming、定时等任务。 请下载使用最新版本的客户端。 前提条件

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当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作： 将Spark客户端目录下spark-default

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使用Hive客户端创建外部表 MapReduce服务 MRS 访问集群WebUI界面 03:07 访问集群WebUI界面 MapReduce服务 MRS 删除MRS集群 00:53 删除MRS集群 MapReduce服务 MRS 提交MapReduce作业 02:11 提交MapReduce作业 MapReduce服务

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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 on Tez任务仅在一个任

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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 state 任务执行成功或失败

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提交 当您对代码进行一些更改时，您需要将它们提交到本地项目存储库，然后将它们推送到远程存储库，以便团队成员可以使用。 在提交之前，请确保您的Git配置中设置了用户名和/或电子邮件。否则，Git将使用本地计算机上的信息。您可以在Git提交信息中找到详细信息。 通过将更改添加到暂存区

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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 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要

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MapReduce大任务的AM调优 操作场景 当运行一个大任务（map总数达到了10万的规模），但是一直没有运行成功。经过查询发现是ApplicationMaster（以下简称AM）反应缓慢，最终超时失败。 此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要

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提交Spark任务到新增Task节点 应用场景 MRS集群可以通过增加Task节点，提升计算能力，集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。 本章节指导用户通过租户资源绑定新增的Task节点，并提交Spark任务到新增的Task节点。 方案架构 租户是MRS大数据平台的核

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提交Spark任务时提示参数格式错误 问题现象 用户在使用Spark组件时，提交集群任务运行失败，提示参数格式错误。 原因分析 执行的命令包含了非法字符。 上传的jar包属主属组异常。 处理步骤 检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf

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提交Hive任务时如何指定队列？ 问题现象 怎样在Hive提交任务的时候指定队列？ 处理步骤 在执行语句前通过如下参数设置任务队列，例如，提交任务至队列QueueA。 set mapred.job.queue.name=QueueA; select count(*) from rc;

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当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作： 将Spark客户端目录下spark-default

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使用Oozie客户端提交其它任务 操作场景 除了Hive、Spark2x、Loader任务，也支持使用Oozie客户端提交MapReduce、Java、Shell、HDFS、SSH、SubWorkflow、Streaming、定时等任务。 请下载使用最新版本的客户端。 前提条件

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提交验收任务的样本评审意见 功能介绍 提交验收任务的样本评审意见。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/dat

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当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作： 将Spark客户端目录下spark-default

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使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作： 将Spark客户端目录下spark-default

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