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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运维授权 如何使用集群组件 使用Alluxio 从零开始使用Flink 从零开始使用Flume 从零开始使用Hadoop 从零开始使用HBase 从零开始使用Hive 从零开始使用Hue 从零开始使用Impala 从零开始使用kafka KafkaManager介绍 从零开始使用Kudu

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rt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过程分为三个不同步骤：Copy、Sort（实际应当称为Merge）及Reduce。在Copy过程中，Reducer尝

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mon/runtime/security/config 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 使用Combiner 在Map阶段，有一个可选过程，将同一个key值的中

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e.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop j

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1.0及以上版本集群使用8.1.x版本gsql、8.2.0及以上版本集群使用8.2.x版本gsql。 表2列出了下载的Linux gsql工具包中的文件和文件夹。 表2 Linux gsql工具包目录及文件说明 文件或文件夹 说明 bin 该文件夹中包含了gsql在Linux中的可

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e.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本NodeManagers及Applications的集群 在图1中：可以看出，应用程序可以使用HDFS中的Hadoop j

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获取帮助 操作步骤 连接数据库时，可以使用如下命令获取帮助信息。 gsql --help 显示如下帮助信息： ...... Usage: gsql [OPTION]... [DBNAME [USERNAME]] General options: -c, --command=COMMAND

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获取帮助 操作步骤 连接数据库时，可以使用如下命令获取帮助信息。 gsql --help 显示如下帮助信息： ...... Usage: gsql [OPTION]... [DBNAME [USERNAME]] General options: -c, --command=COMMAND

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获取帮助 操作步骤 连接数据库时，可以使用如下命令获取帮助信息。 gsql --help 显示如下帮助信息： ...... Usage: gsql [OPTION]... [DBNAME [USERNAME]] General options: -c, --command=COMMAND

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在 MRS 管理控制台提交SQL作业 MapReduce服务 MRS 使用Kafka客户端创建Topic 04:55 使用Kafka客户端创建Topic MapReduce服务 MRS 使用Hive客户端创建外部表 04:20 使用Hive客户端创建外部表 MapReduce服务 MRS 访问集群WebUI界面

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到最大。可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。 Reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”。 Map个数取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。默认的TextFileInputForma

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人员，您希望他们拥有MapReduce服务的使用权限，但是不希望他们拥有删除MRS集群等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用MRS，但是不允许删除MRS集群的权限策略，控制他们对MRS集群资源的使用范围。 创建用户并授权使用MRS IAM用户同步

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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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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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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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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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获取帮助 操作步骤 连接数据库时，可以使用如下命令获取帮助信息。 gsql --help 显示如下帮助信息： ...... Usage: gsql [OPTION]... [DBNAME [USERNAME]] General options: -c, --command=COMMAND

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help with gsql commands \g or terminate with semicolon to execute query \q to quit 任务示例 查看gsql的帮助信息。具体执行命令请参见表1。 表1 使用gsql联机帮助 描述

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setReducerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类，Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(IntSumReducerV1.class);

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Mapreduce应用开发建议 全局使用的配置项，在mapred-site.xml中指定 如下给出接口所对应的mapred-site.xml中的配置项： setMapperClass(Class <extends Mapper> cls) ->“mapreduce.job.map

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