Hadoop集群运行Jar的实现步骤
为了帮助这位刚入行的小白实现Hadoop集群上运行Jar，我将按照以下步骤进行讲解。你可以根据这些步骤和代码来完成任务。
步骤概览
下表概括了实现Hadoop集群上运行Jar的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一 | 编写MapReduce任务 |
| 步骤二 | 打包Jar文件 |
| 步骤三 | 将Jar文件上传到Hadoop集群 |
| 步骤四 | 配置运行参数 |
| 步骤五 | 提交任务到Hadoop集群 |
| 步骤六 | 监控任务运行状态 |
| 步骤七 | 获取任务运行结果 |
现在我们来详细说明每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
步骤一：编写MapReduce任务
首先，你需要编写一个MapReduce任务。这个任务定义了数据的输入、Map函数的逻辑、Reducer函数的逻辑以及输出的格式。以下是一个简单的示例代码：
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
请根据你自己的需求编写MapReduce任务。
步骤二：打包Jar文件
完成MapReduce任务的编写后，你需要将代码打包成可执行的Jar文件。在命令行中执行以下命令：
jar cf <jar文件名>.jar <编译后的.class文件>
步骤三：将Jar文件上传到Hadoop集群
将步骤二中生成的Jar文件上传到Hadoop集群的一个节点上，你可以使用scp命令：
scp <jar文件路径> <用户名>@<Hadoop节点地址>:<目标路径>
步骤四：配置运行参数
在运行Jar文件之前，你需要设置一些必要的配置参数。在Hadoop集群中，你可以通过以下命令来编辑配置文件：
hadoop fs -mkdir -p <配置文件路径>
hadoop fs -vi <配置文件路径>/mapred-site.xml
在配置文件中，添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.job.jar</name>
<value><Jar文件路径></value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.name</name>
<value><任务名称></value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.inputformat.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat</value>
</property>
<property>
<name
