首先,你得先搭建hadoop项目,推荐地址
编写hadoop程序
package cn.lx.bigdata.mr.wcdemo;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
/**
* 相当于一个yarn集群的客户端
* 需要在此封装我们的mr程序的相关运行参数,指定jar包
* 最后提交给yarn
* @author
*
*/
public class WordcountDriver2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//是否运行为本地模式,就是看这个参数值是否为local,默认就是local
/*conf.set("mapreduce.framework.name", "local");*/
//本地模式运行mr程序时,输入输出的数据可以在本地,也可以在hdfs上
//到底在哪里,就看以下两行配置你用哪行,默认就是file:///
// conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.124.140:9000/");
/*conf.set("fs.defaultFS", "file:///");*/
Job job = Job.getInstance(conf);
//指定本程序的jar包所在的本地路径
job.setJarByClass(WordcountDriver2.class);
//指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
//指定mapper输出数据的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定最终输出的数据的kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定需要使用combiner,以及用哪个类作为combiner的逻辑
/*job.setCombinerClass(WordcountCombiner.class);*/
job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);
//如果不设置InputFormat,它默认用的是TextInputformat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);
CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);
//指定job的输入原始文件所在目录
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D://hadoop//test//input"));
//指定job的输出结果所在目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D://hadoop//test//output"));
//将job中配置的相关参数,以及job所用的java类所在的jar包,提交给yarn去运行
/*job.submit();*/
boolean res = job.waitForCompletion(true);
System.exit(res?0:1);
}
}
使用debug模式执行
执行成功