如何编译并运行MapReduce应用程序？

编译并运行MapReduce应用通常涉及以下几个步骤：

1、环境准备: 确保你已经安装了Hadoop和Java开发环境。

2、编写Mapper和Reducer代码: 使用Java编写你的Mapper和Reducer类，这些类将处理输入数据并生成输出结果。

3、配置作业: 创建一个作业配置文件（例如job.xml），其中包含有关输入、输出路径、Mapper和Reducer类的信息。

4、编译代码: 使用Java编译器（如javac）编译你的Mapper和Reducer类。

5、打包JAR文件: 将编译后的类文件打包成一个JAR文件，以便在Hadoop集群上运行。

6、提交作业: 使用hadoop jar命令提交你的MapReduce作业到Hadoop集群。

7、查看结果: 检查输出目录以查看MapReduce作业的结果。

下面是一个简单的示例，演示如何编译并运行一个MapReduce应用：

1. 编写Mapper和Reducer代码

创建一个名为WordCountMapper.java的文件，内容如下：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] words = value.toString().split("\s+");
        for (String w : words) {
            word.set(w);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

创建一个名为WordCountReducer.java的文件，内容如下：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

2. 编译代码

在命令行中，导航到包含WordCountMapper.java和WordCountReducer.java的目录，然后运行以下命令：

javac classpathhadoop classpath d . WordCountMapper.java WordCountReducer.java

这将在当前目录下生成编译后的.class文件。

3. 打包JAR文件

创建一个名为wordcount.jar的JAR文件，包含编译后的类文件：

jar cvf wordcount.jar *.class

4. 配置作业

创建一个名为job.xml的文件，内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF8"?>
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.appsubmission.crossplatform</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

5. 提交作业

使用以下命令提交作业：

hadoop jar wordcount.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount /input /output job.xml

/input是HDFS上的输入目录，/output是HDFS上的输出目录。

6. 查看结果

使用以下命令查看输出目录中的单词计数结果：

hadoop fs cat /output/