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Hadoop中MR程序的几种提交运行模式

来源:互联网 作者:佚名 时间:2018-02-10 22:17
本地模型运行 1:在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/) ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://centosReall-131:9000/wc/srcdata) 2:在linux的e

本地模型运行

1:在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行       ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/)       ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://centosReall-131:9000/wc/srcdata)   2:在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置文件,也会提交给localjobrunner执行       ----输入输出数据可以放在本地路径下(/home/hadoop/wc/srcdata/)       ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs:/centosReall-131:9000/wc/srcdata)                        集群模式运行   1:将工程打成jar包,上传到服务器,然后用hadoop命令提交  hadoop jar wc.jar cn.intsmaze.hadoop.mr.wordcount.WCRunner 程序编写好以后要打包成jar包放到hadoop集群上进行运行。这里打包的jar包名为wc.jar。   先把文件上传到linux目录,然后在该目录下使用指令将该jar分发到hadoop集群中并指定运行哪一个程序。
hadoop jar wc.jar cn.intsmaze.hadoop.mr.WCRunner(指定运行java类的完整路径)这个时候程序就执行了。     2:在linux的eclipse中直接运行main方法,也可以提交到集群中去运行,但是,必须采取以下措施:       ----在工程src目录下加入 mapred-site.xml  和  yarn-site.xml (这两个文件在搭建hdfs时修改了的见hdfs文件夹下的搭建日志)       ----将工程打成jar包(wc.jar),同时在main方法中添加一个conf的配置参数 
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.job.jar","wc.jar");
JAR包的位置要在运行程序的工程里面。   3:在windows的eclipse中直接运行main方法,也可以提交给集群中运行,但是因为平台不兼容,需要做很多的设置修改(很麻烦忽略) ----要在windows中存放一份hadoop的安装包(解压好的) ----要将其中的lib和bin目录替换成根据你的windows版本重新编译出的文件 ----再要配置系统环境变量 HADOOP_HOME  和 PATH ----修改YarnRunner这个类的源码    
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