MapReduce JobClient 使用说明 概述 MapReduce JobClient 是用于提交、监控和管理 Hadoop MapReduce 作业的工具，它允许用户通过编程方式与 Hadoop 集群交互，执行各种任务。 1. 导入依赖 在 Java 项目中，首先需要导入 Hadoop 的 MapReduce 相关依赖。
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoopmapreduceclientcore</artifactId>
<version>YOUR_HADOOP_VERSION</version>
</dependency>
2. 配置 JobConf JobConf 是 Hadoop 中的配置类，用于设置作业的属性。
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.jobtracker.address", "localhost:50030");
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
3. 创建 Job 使用 JobConf 创建一个 Job 实例。
Job job = Job.getInstance(conf, "My MapReduce Job");
4. 设置 Mapper 和 Reducer 为作业设置 Mapper 和 Reducer。
job.setJarByClass(MyMapper.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setCombinerClass(MyCombiner.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
5. 配置输入输出 设置输入输出路径。
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output"));
6. 提交作业 提交作业到 Hadoop 集群。
boolean success = job.waitForCompletion(true);
if (success) {
System.out.println("Job completed successfully.");
} else {
System.out.println("Job failed.");
7. 监控作业 可以通过 JobClient 获取作业的状态。
JobClient jobClient = new JobClient(conf);
JobStatus jobStatus = jobClient.getJobStatus(job.getId());
System.out.println("Job status: " + jobStatus.getState());
8. 获取输出结果 获取作业的输出结果。
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
FileStatus[] outputFiles = fs.listStatus(new Path("/output"));
for (FileStatus fileStatus : outputFiles) {
System.out.println("Output file: " + fileStatus.getPath());
MapReduce JobClient 提供了丰富的功能，允许用户通过编程方式与 Hadoop 集群交互，执行各种 MapReduce 作业，以上步骤详细介绍了如何使用 JobClient 提交、监控和管理 Hadoop MapReduce 作业。
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