// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

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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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// 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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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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MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE_UNION_SUBDIR目录。

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业。 图1 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

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INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2023-05-18 20:06:15,362 INFO mapreduce.Job: map 25% reduce 0% 2023-05-18 20:06:16,386 INFO mapreduce.Job:

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HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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Bucket Map Join： set hive.optimize.bucketmapjoin=true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true; 这种Map Join也没有Reduce任务，是在Map任务前启动MapReduce

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都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上，Hive所有的数据操作也都是通过Hadoop HDFS接口进行的。 Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop

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mponentReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码请参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples

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和Reducer类，并重写其map和reduce方法来实现业务逻辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档

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MapReduce应用开发环境简介 在进行应用开发时，要准备的开发环境如表1所示。同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 开发环境 准备项 说明 安装Eclipse 开发环境的基本配置。版本要求：4.2。 安装JDK 版本要求：1.8版本。 父主题：

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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（可选）创建MapReduce样例工程 操作场景 除了导入MapReduce样例工程，您还可以使用IntelliJ IDEA新建一个MapReduce工程。 操作步骤 打开IntelliJ IDEA工具，选择“File > New > Project”，如图1所示。 图1 创建工程

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MapReduce应用开发常见问题 MapReduce接口介绍 提交MapReduce任务时客户端长时间无响应 MapReduce二次开发远程调试 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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准备MapReduce应用开发环境 准备MapReduce开发和运行环境 导入并配置MapReduce样例工程 （可选）创建MapReduce样例工程 配置MapReduce应用安全认证 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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