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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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oo

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传

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本工程应用程序实现从HDFS上读取文本数据并计算分析。 SparkRExample示例不支持未开启Kerberos认证的集群。 SparkPythonExample SparkScalaExample SparkRExample SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。

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Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题： 组件介绍

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运行 MRS 作业 运行MapReduce作业 运行SparkSubmit作业 运行HiveSql作业 运行SparkSql作业 运行Flink作业 运行HadoopStream作业 父主题： 提交MRS作业

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FDI Job DLI Flink Job DLI SQL DLI Spark DWS SQL MRS Spark SQL MRS Hive SQL MRS Presto SQL MRS Spark MRS Spark Python MRS ClickHouse MRS HetuEngine

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DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的

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从MRS导入数据概述 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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执行analyze table语句，因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句，任务一直卡住，打印的信息如下： spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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依赖NM的 remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败 滚动重启10节点耗时约25分钟 Spark2x 直接重启 仅影响Spark thrift任务，SparkSQL、Spark Submit任务不受影响 直接重启耗时约5分钟

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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码工程。 图1 MRS样例工程代码下载 MRS LTS版本对应样例工程下载地址： MRS 3.3.0-LTS版本：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.3.0。 MRS 3.2.0-LTS

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MRS Spark Python 功能 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark Python作业。 MRS Spark Python算子的具体使用教程，请参见开发一个MRS Spark Python作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置MRS

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SQL作业。 SparkSubmit：提交Spark Jar和Spark Python程序，运行Spark Application计算和处理用户数据。 SparkScript：提交SparkScript脚本，批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL：使用Spark提供的类似SQL的Spark

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依赖NM的 remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败 滚动重启10节点耗时约25分钟 Spark2x 直接重启 仅影响Spark thrift任务，SparkSQL、Spark Submit任务不受影响 直接重启耗时约5分钟

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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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SQL、MRS Spark、MRS Flink Job、MRS MapReduce。 要想hive的优先级生效，请联系运维工程师打开MRS Hive优先级配置项的开关。 使用基线运维之前，需要在MRS服务创建Topic，具体操作请参见KafkaUI创建Topic。 DLI约束限制：

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如何使用PySpark连接MRS Spark？ 问： 如何在E CS 服务器上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群？ 答： 将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials

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系统每15分钟周期性检测提交到Yarn上的Mapreduce和Spark应用任务（JDBC常驻任务除外），当检测到任务执行时间超过用户指定的超时时间时，产生该告警，但任务仍继续正常执行。其中，Mapreduce的客户端超时参数为“mapreduce.application.timeout

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