查看mapreduce结果_查看结果

您希望查看MapReduce作业的输出结果。这通常涉及访问分布式文件系统（如HDFS）中存储的结果文件，或使用特定的工具/命令行接口来检索和展示处理后的数据。确保您具有适当的权限，并知道结果文件的位置和名称。

在MapReduce编程模型中，查看结果是一个关键步骤，它允许用户确认他们的程序是否按预期执行并产生了正确的输出，MapReduce作业的结果通常存储在分布式文件系统（如HDFS）上，可以通过多种方式进行查看。

（图片来源网络，侵删）

查看MapReduce结果

使用命令行工具

1、Hadoop File System (HDFS) Commands:

使用hadoop fs cat <path>命令可以查看HDFS上文件的内容，如果结果存储在/output目录下，可以通过运行hadoop fs cat /output/partr00000查看第一个结果文件的内容。

使用hadoop fs ls <path>可以查看指定路径下的文件列表。

2、Hadoop Job Commands:

使用hadoop job list all可以查看所有提交的作业。

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使用hadoop job status job_id可以获取特定作业的状态信息。

使用hadoop job counter job_id org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter可以查看作业的计数器信息。

使用Web界面

1、ResourceManager Web UI:

访问ResourceManager Web UI（通常是http://<resourcemanagerhost>:8088/）可以查看正在运行和已完成的作业列表。

点击特定作业可以查看详细的作业信息，包括作业配置、运行状态、完成的任务等。

2、JobHistory Web UI:

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访问JobHistory Web UI（通常是http://<jobhistoryhost>:19888/）可以查看历史作业的信息。

可以查看每个作业的详细日志，了解任务执行的细节，包括mapper和reducer的输出。

使用编程方式

1、Java API:

使用Hadoop Java API可以直接编写代码来获取作业结果，可以使用FileSystem类来读取HDFS上的文件内容。

可以使用Job类来获取作业的状态和统计信息。

2、其他语言SDK:

如果使用的是其他编程语言，如Python、Scala或PHP，可以使用相应的Hadoop SDK来与MapReduce作业交互。

结果解析

文本格式: 如果结果是纯文本格式，可以直接查看。

SequenceFile: 如果结果是SequenceFile格式，需要使用Hadoop的SequenceFile API来读取。

自定义格式: 如果使用了自定义的输出格式，需要按照该格式的规范来解析结果。

结果验证

比较预期与实际输出: 根据业务逻辑，比较预期的结果和实际的输出是否一致。

数据完整性检查: 检查输出数据的完整性，确保没有数据丢失或错误。

性能评估: 根据作业的运行时间、处理的数据量等指标评估性能。

结果优化

调整参数: 根据作业的运行情况调整MapReduce的配置参数，如内存大小、并发任务数等。

代码优化: 根据结果分析可能的性能瓶颈，优化MapReduce代码。

数据预处理: 对输入数据进行预处理，以提高作业的处理效率。