HBase - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它是一个分布式的和可扩展的大数据仓库，能够利用HDFS的分布式处理模式和Hadoop的MapReduce程序模型。HBase融合key/value存储模式带来实时查询的能力，以及通过MapReduce进行离线处理或者批处理的能力。总的来说，HBase能够让您在大量的数据中查询记录，也可获得综合分析报告。
可执行二进制程序类型进程应用 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
可以在一个程序包当中引入多个平台的可执行程序，边缘计算框架baetyl会自动根据实际设备的系统架构(Arch)动态下载匹配的可执行程序。因为不管是哪一种平台的emqx可执行程序，他的程序目录是基本不变的，可执行程序的入口都是 bin/emqx ，因此 程序入口配置文件 可以复用同一个 emqx-program-yml-1.zip 。但是不同平台的变量名需要单独定义。
开发作业 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
创建作业的操作步骤如下： 在“产品服务>MapReduce>MapReduce-作业列表”页中，点击“创建作业”，进入创建作业页。 请在创建作业页选择作业类型并配置作业类型对应的参数。以下列举了Hive作业类型对应参数配置说明： Hive作业： 作业名称：输入作业名称，长度不可超过255个字符。 bos脚本地址：BOS的脚本地址必须是一个有效的BOS路径，并且指向Hive脚本。
创建作业 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
应用程序位置：输入JAR包在bos上的地址。 失败后操作：选择作业运行失败后的操作：继续（作业执行失败后，继续执行下一个作业）和等待（作业执行失败后，查看作业运行的状态，并且取消后续作业）。 MainClass：写入org.apache.MyClass指定主程序的类名。 应用程序参数：输入参数，且参数不做任何修改传给MainClass中的main函数。
Pig - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Pig是基于Hadoop的大规模数据分析平台，把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig适用于大量的并行进程，因此可处理大规模数据集，而且Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口，便于写入和维护，可为实现不同的目的创建自己的进程。
Spark - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
也可设计自己的程序，并在命令行下 cd 到程序代码的根目录下，执行 mvn package 生成jar文件，并上传到对象存储BOS（具体操作详见 对象存储BOS入门指南 ）。 运行Spark作业 在“产品服务>MapReduce>MapReduce-作业列表”页中，点击“创建作业”，进入创建作业页。 配置Spark作业参数，具体如下： 作业类型：选择“Spark作业”。
Hadoop-Streaming - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Hadoop Streaming是Hadoop提供的编程工具，允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，它将Mapper和Reducer文件封装成MapReduce作业并提交运行，让您无须打包即可快速实现MapReduce功能，满足复杂的业务需求。 程序准备 Mapper.py程序： #!
快速创建一个应用 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
快速创建一个应用 快速创建一个应用 本视频主要介绍爱速搭快速搭建应用的过程。创建应用、设计数据模型、搭建页面、发布应用
百度MapReduce - 云审计BCT | 百度智能云文档
百度MapReduce 操作者 事件类型 事件名称 事件说明 资源类型 主账号/子用户 Console CreateBMRCluster 创建集群 BMRCluster 主账号/子用户 Console RenameBMRCluster 修改集群名称 BMRCluster 主账号/子用户 Console RenewBMRCluster 续费 BMRCluster 主账号/子用户 Console ResizeBMRCluster
查看作业 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
查看作业 注：自2024年6月30日起，MapReduce暂不提供作业相关功能支持，可通过第三方平台EasyDAP或开源组件Airflow提交任务。 在“产品服务>MapReduce>MapReduce-作业列表”中，点击作业名称，可查看作业基本信息。 Hadoop将job分成若干个task进行处理，共有两种类型的task，分别为map task和reduce task。
