yarn mr maven 配置

Yarn、MR和Maven配置教程

作为一名经验丰富的开发者，你需要教一位刚入行的小白如何配置Yarn、MR和Maven。以下是一份详细的教程，以帮助他们完成这个任务。

整体流程

下面的表格展示了整个配置过程的步骤。

步骤	描述
步骤 1	安装Yarn
步骤 2	安装Hadoop
步骤 3	配置Hadoop
步骤 4	安装Maven
步骤 5	配置Maven
步骤 6	创建Maven项目
步骤 7	编写MapReduce代码
步骤 8	构建Maven项目
步骤 9	运行MapReduce任务

步骤 1：安装Yarn

在终端中执行以下命令以安装Yarn：

$ brew install yarn

步骤 2：安装Hadoop

在终端中执行以下命令以安装Hadoop：

$ brew install hadoop

步骤 3：配置Hadoop

打开Hadoop的配置文件hadoop-env.sh，并确保以下行被解除注释，并设置好Java的安装路径：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

然后，打开Hadoop的配置文件core-site.xml，并添加以下配置：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

接下来，打开Hadoop的配置文件hdfs-site.xml，并添加以下配置：

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

步骤 4：安装Maven

在终端中执行以下命令以安装Maven：

$ brew install maven

步骤 5：配置Maven

打开Maven的配置文件settings.xml，并找到以下内容：

<mirror>
  <id>central</id>
  <url>
  <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>

将其替换为以下内容：

<mirror>
  <id>central</id>
  <url>
  <mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>

步骤 6：创建Maven项目

在终端中执行以下命令以创建一个新的Maven项目：

$ mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=my-app -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

这将创建一个名为my-app的Maven项目。

步骤 7：编写MapReduce代码

在my-app项目的src/main/java/com/example目录下，创建一个新的Java类，并在其中编写MapReduce的代码。以下是一个简单的例子：

package com.example;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;

public class WordCount {
  public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
      String line = value.toString();
      String[] words = line.split(" ");
      for (String word : words) {
        output.collect(new Text(word), one);
      }
    }
  }

  public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
      int sum = 0;
      while (values.hasNext()) {
        sum += values.next().get();
      }
      output.collect(key, new IntWritable(sum));
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    JobConf conf