te.xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts”，该参数中-Xmx值建议为0.8*“yarn.app.mapreduce.am.resource

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System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。

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，例如“/user/hbase/t1”。 例如，hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。

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hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时，只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据 Hive是否支持向量化查询 Hive表的HDFS数据目录被误删，但是元数据仍然存在，导致执行任务报错

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HiveServer失败 Hive表的Location支持跨OBS和HDFS路径吗 MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 Hive是否支持对同一张表或分区进行并发写数据 Hive是否支持向量化查询 Hive表的HDFS目录被误删，但是元数据仍然存在，导致执行任务报错

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hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时，只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

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/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

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/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

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装失败。 新特性和优化 新特性和优化 支持运维巡检特性 解决的问题 解决的问题 Manager： 解决扩缩容过程中会更新部分实例的log4j.properties文件，每次更新都会导致对应实例进程中出现新的线程，造成线程泄漏问题 解决作业管理提交Spark作业写obs时偶现403问题

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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解决NameNode在大量删除操作的时候会出现RPC请求处理慢的问题 解决Hive配置Redis缓存频繁访问表key导致Redis热键问题 解决磁盘写速率和磁盘读速率两个指标无法正常上报问题 解决查看指定时间段内的资源概况，监控数据部分缺失问题 解决NameNode退服缓存残留问题 解决Metastore监控指标缺失问题

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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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txt /tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

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如热点Region自动转移或Split。对于无法提供自愈的热点场景（单rowkey热点、顺序写热点等），提供了热点限流的能力，避免单点问题影响同节点的其他正常业务。 父主题： HBase

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访问ThriftServer操作表、向表中写数据、从表中读数据。 hbase-zk-example HBase访问ZooKeeper应用开发示例。 在同一个客户端进程内同时访问 MRS ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，其中HBase客户端访问MRS ZooKeeper，客户应用访问第三方ZooKeeper。

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mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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manager管理面看不到Kafka新建的topic 安全集群API方式提交Spark Submit作业操作HBase表, HBase表权限控制未生效 MRS manager补丁机制优化 MRS 大数据组件 Spark执行load data inpath慢 Spark建表支持列名带$字符

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