MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集的并行算法,在提交任务时,通常需要编写一个MapReduce程序,然后将其打包成JAR文件,最后通过Hadoop命令行工具提交到集群上运行,以下是创建源码构建任务的步骤:
1、编写Mapper和Reducer类
创建一个Java项目,并导入Hadoop相关的依赖库。
编写Mapper类,实现map方法,用于处理输入数据并产生中间键值对。
编写Reducer类,实现reduce方法,用于合并中间键值对并产生最终结果。
2、配置作业属性
创建一个名为job.xml
的文件,用于配置作业的属性,如输入输出路径、Mapper和Reducer类等。
在job.xml
中设置以下属性:
mapred.mapper.class
: Mapper类的完全限定名。
mapred.reducer.class
: Reducer类的完全限定名。
mapred.input.dir
: 输入数据的HDFS路径。
mapred.output.dir
: 输出结果的HDFS路径。
3、编译和打包
使用Java编译器(如javac
)编译Mapper和Reducer类。
将编译后的.class文件打包成一个JAR文件,例如mymapreducejob.jar
。
4、提交作业到Hadoop集群
使用hadoop jar
命令提交作业到Hadoop集群,指定JAR文件和配置文件。
示例命令:
hadoop jar mymapreducejob.jar job.xml
5、监控作业执行
使用hadoop job list
命令查看作业的状态和进度。
使用hadoop job kill <job_id>
命令终止作业(如果需要)。
6、获取结果
作业完成后,可以在指定的HDFS输出路径下查看结果文件。
使用hadoop fs cat <output_path>/
命令查看输出内容。
注意:以上步骤仅为MapReduce任务的基本流程,实际开发中可能还需要根据具体需求进行更多的配置和优化。
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