[MapReduce程序编写运行打包 ]-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[MapReduce程序编写运行打包 ]。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

🍀🍁前言:

🍀🍁编写MapReduce程序

🍀🍁代码中提交作业示意。

🍀🍁打包MapReduce程序

🍀🍁使用Eclipse打包MapReduce程序

🍀🍁使用Maven打包MapReduce程序

在pom.xml文件中，添加以下插件配置：

🍀🍁打包第三种方式:

🍀🍁部署MapReduce程序

🍀🍁可以使用hadoop fs命令或者Hadoop Web UI来完成上传操作。具体来说，我们可以使用以下命令将jar包上传到Hadoop集群中：

🍀🍁在Hadoop集群中，我们需要配置MapReduce作业的参数，包括输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等。可以使用hadoop命令或者Hadoop Web UI来完成配置操作。具体来说，我们可以使用以下命令来配置MapReduce作业的参数：

🍀🍁在配置好MapReduce作业的参数后，我们可以使用hadoop命令来提交作业。具体来说，我们可以使用以下命令来提交MapReduce作业：

🍀🍁运行MapReduce程序

🍀🍁使用hadoop命令来提交MapReduce作业，命令格式如下：

🍀🍁监控MapReduce作业

🍀🍁要监控MapReduce作业，可以通过配置Hadoop的日志和监控系统来实现。以下是一些常用的监控配置：

🍀🍁前言:

记录笔记

🍀🍁编写MapReduce程序

首先，我们需要编写MapReduce程序，包括Mapper类、Reducer类、Driver类等。Mapper类和Reducer类分别用于处理输入数据集中的每个记录和对输出键值对进行合并，而Driver类则用于设置MapReduce作业的相关参数，

🍀🍁代码中提交作业示意。

Job job = new Job(new Configuration());
job.setJarByClass(DataFilterJob.driver.class); // 配置job运行的hdfs程序包
job.setMapperClass(DataFilterMapper.class); // 配置map任务对应mapper写类作业
job.setOutputKeyClass(Text.class); // 配置输出key类型
job.setOutputValueClass(Text.class);// 配置输出value类型
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0])); // 配置map任务输入格式，输入文件、路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1])); // 最终转换后文件输出路径
job.setNumReduceTasks(0); 替代删掉某个刀任务
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); // 提交与job时提交各个map的任务

🍀🍁打包MapReduce程序

将编写好的MapReduce程序打包成一个jar包，包括所有的依赖库和配置文件。

打包MapReduce程序可以使用Eclipse或者Maven等工具来完成。以下是两种常用的打包方式：

🍀🍁使用Eclipse打包MapReduce程序

在Eclipse中，我们可以使用Export功能将MapReduce程序打包成一个可执行的jar包。具体步骤如下：

在Eclipse中，选择File -> Export -> Runnable JAR file。
在弹出的对话框中，选择要导出的Java类和主函数，并选择要导出的jar包的路径和名称。
在Library handling选项中，选择Extract required libraries into generated JAR，然后点击Finish按钮。

这样，Eclipse就会将MapReduce程序及其依赖库打包成一个可执行的jar包。

🍀🍁使用Maven打包MapReduce程序

在Maven中，我们可以使用Maven插件将MapReduce程序打包成一个可执行的jar包。具体步骤如下：

在pom.xml文件中，添加以下插件配置：

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>3.3.0</version>
            <configuration>
                <archive>
                    <manifest>
                        <mainClass>com.example.Driver</mainClass>
                    </manifest>
                </archive>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

🍀🍁打包第三种方式:

打包MapReduce程序通常使用Maven或其他打包工具，可以将程序打包成一个可执行的JAR文件，其中包括所有依赖的库和配置文件。打包程序的过程通常包括以下几个步骤：

编写MapReduce程序：使用Java编写MapReduce程序，包括Mapper、Reducer和Job任务类，实现对大规模数据集进行处理，例如去重、过滤、格式转换等操作。
配置Maven：如果使用Maven打包程序，需要在项目的pom.xml文件中添加相关配置，包括设置项目名称、版本号、依赖库等信息。例如，添加以下配置：

<project>
  <groupId>com.example</groupId>
  <artifactId>myprogram</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <dependencies>
    <!-- 添加Hadoop依赖库 -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-core</artifactId>
      <version>2.7.3</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

打包程序：使用Maven命令或其他打包工具将程序打包成一个可执行的JAR文件。例如，使用Maven命令打包程序：

mvn clean package

执行该命令后，Maven将会自动下载相关的依赖库，并将程序打包成名为“myprogram.jar”的JAR文件。
运行MapReduce作业：将打包好的JAR文件上传到Hadoop集群中，并使用Hadoop提供的工具类提交MapReduce作业。例如，如下命令提交MapReduce作业：
hadoop jar myprogram.jar input output

其中，“myprogram.jar”是MapReduce程序打包后的JAR文件，“input”是需要处理的数据所在的路径，“output”是处理结果保存的路径。

总的来说，打包MapReduce程序可以使用Maven或其他打包工具，将程序打包成一个可执行的JAR文件，并上传到Hadoop集群中进行运行。

🍀🍁部署MapReduce程序

将打包好的MapReduce程序部署到Hadoop集群中，包括上传jar包和配置文件等。

🍀🍁可以使用hadoop fs命令或者Hadoop Web UI来完成上传操作。具体来说，我们可以使用以下命令将jar包上传到Hadoop集群中：

hadoop fs -put /path/to/your/jarfile.jar /user/hadoop/

其中，/path/to/your/jarfile.jar是jar包的本地路径，/user/hadoop/是Hadoop集群中的目标路径。

🍀🍁在Hadoop集群中，我们需要配置MapReduce作业的参数，包括输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等。可以使用hadoop命令或者Hadoop Web UI来完成配置操作。具体来说，我们可以使用以下命令来配置MapReduce作业的参数：

hadoop jar /path/to/your/jarfile.jar com.example.Driver input output

其中，/path/to/your/jarfile.jar是jar包的路径，com.example.Driver是Driver类的完整类名，input是输入路径，output是输出路径。

🍀🍁在配置好MapReduce作业的参数后，我们可以使用hadoop命令来提交作业。具体来说，我们可以使用以下命令来提交MapReduce作业：

hadoop jar /path/to/your/jarfile.jar com.example.Driver input output

其中，/path/to/your/jarfile.jar是jar包的路径，com.example.Driver是Driver类的完整类名，input是输入路径，output是输出路径。

🍀🍁运行MapReduce程序

在Hadoop集群中，使用hadoop命令来运行MapReduce程序。具体来说，我们需要指定MapReduce作业的输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等参数，然后提交作业。在作业提交后，Hadoop集群会自动分配计算资源，启动MapReduce作业，并将作业的执行进度和结果输出到控制台或日志文件中。

🍀🍁使用hadoop命令来提交MapReduce作业，命令格式如下：

hadoop jar <JAR文件路径> <主类名> <输入路径> <输出路径>

 
$ hadoop jar myMapReduce.jar <input_path> <output_path>

其中，JAR文件路径是指上传到Hadoop集群中的JAR文件的路径；主类名是指MapReduce程序中的主类名；输入路径是指输入数据的路径；输出路径是指输出结果的路径。

执行hadoop命令后，Hadoop会自动启动MapReduce作业，并将作业分配给集群中的节点进行处理。

在作业完成后，可以使用hadoop fs命令来查看输出结果，命令格式如下：

hadoop fs -cat <输出路径>

其中，输出路径是指MapReduce作业的输出路径。

例如，假设我们已经将MapReduce程序打包成Test.jar，上传到Hadoop集群/home/hadoop/test/目录下，作业配置文件为test.xml，输入路径为/home/hadoop/input/，输出路径为/home/hadoop/output/，则运行命令应如下：

hadoop jar /home/hadoop/test/Test.jar com.test.TestJob /home/hadoop/test/test.xml /home/hadoop/input/ /home/hadoop/output/

🍀🍁监控MapReduce作业

在MapReduce作业运行过程中，我们可以使用Hadoop集群提供的监控工具来监控作业的执行进度和状态，例如使用hadoop job命令来查看作业的状态和日志信息，使用Hadoop Web UI来查看作业的进度和统计信息等。

🍀🍁要监控MapReduce作业，可以通过配置Hadoop的日志和监控系统来实现。以下是一些常用的监控配置：

配置Hadoop日志：Hadoop会记录作业的运行日志，包括作业的启动、运行和完成情况。可以通过修改Hadoop的日志配置文件来控制日志的输出级别和格式。日志配置文件位于Hadoop的conf目录下，文件名为log4j.properties。
配置Hadoop Metrics：Hadoop Metrics是Hadoop的监控系统，可以用来监控Hadoop集群的运行情况。可以通过修改Hadoop的Metrics配置文件来控制Metrics的输出级别和格式。Metrics配置文件位于Hadoop的conf目录下，文件名为hadoop-metrics.properties。
使用Hadoop Job History Server：Hadoop Job History Server是Hadoop的作业历史记录服务器，可以用来查看作业的历史记录和统计信息。可以通过启动Job History Server来记录作业的历史记录。启动Job History Server的命令为：