MaxCompute用户指南：MapReduce：MR限制项汇总
为避免您出现因没注意限制条件，业务启动后才发现限制条件，导致业务停止的现象发生，本文将对 MaxCompute MR 限制项进行汇总，以方便您查看。 MaxCompute MR 限制项汇总，如下表所示： 边界名边界值分类配置项名称默认值是否可配置说明instance 内存占用[256M，12G]内存限制odps.stage.mapper(reducer).mem 和 odps.stage.map....
MaxCompute用户指南：MapReduce：示例程序：MapOnly示例
对于 MapOnly 的作业，Map 直接将 信息输出到 MaxCompute 的表中，您只需要指定输出表即可，不需指定 Map 输出的 Key/Value 元信息。 测试准备 准备好测试程序的 Jar 包，假设名字为 mapreduce-examples.jar，本地存放路径为 data\resources。准备好 MapOnly 的测试表和资源。 创建测试表create tabl...
MaxCompute用户指南：MapReduce：功能介绍：输入与输出
MaxCompute MapReduce 的输入、输出，支持 MaxCompute 内置类型的 Bigint，Double，String，Datetime 及 Boolean 类型，不支持您自定义类型。接受多表输入，且输入表的 Schema 可以不同。在 map 函数中，您可以获取当前 Record 对应的 Table 信息。输入可以为空，不支持视图（View）作为输入。Reduce 接受多路输....
MaxCompute用户指南：MapReduce：功能介绍：基本概念
Map/Reduce Map 和 Reduce 分别支持对应的 map/reduce 方法，setup 及 cleanup 方法。setup 方法在 map/reduce 方法之前调用，每个 Worker 调用且仅调用一次。 cleanup 方法在 map/reduce 方法之后调用，每个 Worker 调用且仅调用一次。 相关的使用示例请参见 示例程序。 排序 支持将Map 输出...
MaxCompute用户指南：MapReduce：概要：开源兼容MapReduce
MaxCompute（原 ODPS）有一套原生的 MapReduce 编程模型和接口，简单来说，这套接口的输入输出都是MaxCompute 中的 Table，处理的数据是以 Record 为组织形式的，它可以很好地描述 Table 中的数据处理过程。但是与社区的Hadoop 相比，编程接口差异较大。Hadoop 用户如果要将原来的 Hadoop MR 作业迁移到 MaxCompute 的 MR中....
MaxCompute用户指南：MapReduce：概要：扩展MapReduce
传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上（比如 HDFS 或MaxCompute 表）。而一般的 MapReduce 应用通常由多个 MapReduce 作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的Map 任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的 Shuffle 阶段做准备，这样其实造成了冗余的 IO 操作。 MaxCompute....
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