oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examp

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MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和 对象存储服务 （OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

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MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text

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N资源，从而任务可以被执行。 父主题： SQL和DataFrame

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job.setReducerClass(MultiComponentReducer.class); // 配置数据输入路径和输出路径 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(baseDir, INPUT_DIR_NAME

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Join示例程序。本工程示例调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。生成Table1和Table2，并使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 HBase hbase-examples HBase数据读写操作的应用开发示例。

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台，Hue通过调用MapReduce（MR1/MR2-YARN）提供的REST接口，获取任务运行的状态，起始结束时间、运行日志等信息。 Oozie Oozie提供REST接口与Hue交互，用于创建工作流、Coordinator、Bundle，以及它们的任务管理和监控。 在Hue前

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<outputPath> 此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<

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conf = context.getConfiguration(); // 对于需要访问ZooKeeper的组件，需要提供jaas和krb5配置 // 在Map中不需要重复login，会使用main方法中配置的鉴权信息 String krb5 = "krb5

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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： DLI提供的设置作业优先级功能，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。DLI优先级功能包含DLI Flink Job、DLI SQL和DLI Spark三个作业算子。

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Join示例程序。 本工程示例调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。生成Table1和Table2，并使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 HBase hbase-examples hbase-example HBase数据读写操作的应用开发示例。

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据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交Mapreduce任务，查询Mapreduce任务执行结果等操作。

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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properties 配置Hive详细参数。 如果不运行MapReduce访问多组件样例程序，则不需要获取HBase和Hive的hbase-site.xml、hive-site.xml、hiveclient.properties配置文件。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容

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开发和部署对接HetuEngine的Hive UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用Hive UDF的具体步骤。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3

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准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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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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