MapReduce程序的几种提交运行模式
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://weekend110:9000/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,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://weekend110:9000/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.itcast.hadoop.mr.wordcount.WCRunner
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
----将工程打成jar包(wordcount.jar),同时在main方法中添加一个conf的配置参数 conf.set("mapreduce.job.jar","wordcount.jar");
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
----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
如果是本地运行,job的编号会以LocalJob开头
集群方式运行成功:

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