相关性分析 概述 对数据集的数值列进行相关性分析。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output output_port_1 dataframe类型的相关系数矩阵

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配置相关性规则 前提条件 已具备“设置相关性规则”的操作权限。 背景信息 规则启用后，将对在生效期间上报的告警生效。 规则启用后，网管需要分析告警关系，会影响告警上报到网管时长。 最多可创建1000条自定义相关性规则。 缺省相关性规则只能启停，不能修改和删除。 告警发生的时间早于

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

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Mapreduce Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议 Mapreduce应用开发示例

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Mapreduce 适用场景 规则 建议 示例 父主题： 开发规范

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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（application/job）通常会把输入的数

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。

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MapReduce接口 Java API 父主题： MapReduce应用开发

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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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MapReduce日志介绍 日志描述 日志默认存储路径： JobhistoryServer：“/var/log/Bigdata/mapreduce/jobhistory”（运行日志），“/var/log/Bigdata/audit/mapreduce/jobhistory”（审计日志）

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MapReduce应用开发 概述 环境准备 开发程序 调测程序 MapReduce接口 FAQ 开发规范

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