hadoop jar在哪

前提条件 1.已在虚拟机中安装了hadoop集群环境

                  版本

                         windows 10

                         IntelliJ IDEA 2.16.3.5

                         centos : 7

                         hadoop：2.7.0

                         java： 1.8

大致步骤就是在windows下的idea编辑代码，打成jar包，ftp上传到虚拟机的hadoop集群的master节点上，然后执行作业，得到结果。

1、首先在idea中新建项目hadoop-demo，pom.xml文件如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.hadoopbook</groupId>
    <artifactId>hadoop-demo</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>commons-beanutils</groupId>
            <artifactId>commons-beanutils</artifactId>
            <version>1.9.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.7.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
            <version>2.7.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>2.7.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

创建的源码目录如下：

代码

MapReduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段、每个阶段都以键值对作为输入和输出，其类型邮程序员来选择。因此，我们需要写三个代码实现：一个map函数，一个reduce函数和一个用来运行作业的代码（在这里是通过一个main函数实现）。

2、map函数由继承Mapper的类来实现： src/main/java/WordcountMapper.java

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
* Created by zxk on 2017/6/29.
*/
public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,IntWritable>{
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        //得到输入的每一行数据
        String line = value.toString();

        //通过空格分隔
        String[] words = line.split(" ");

        //循环遍历输出
        for(String word : words){
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }
    }

}

这里定义了一个mapper类，其中有一个map方法。MapReduce框架每读到一行数据，就会调用一次这个map方法。

map的处理流程就是接收一个key value对儿，然后进行业务逻辑处理，最后输出一个key value对。

Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>

其中的4个类型分别是：输入key类型、输入value类型、输出key类型、输出value类型

MapReduce框架读到一行数据后以key value形式传进来，key默认情况下是mr框架所读到一行文本的起始偏移量（Long类型），value默认情况下是mr框架所读到的一行的数据内容（String类型）。map( )方法还提供了Context实例用于输出内容的写入。在这种情况下，将数据中的单词按Text对象进行读/写（把word当作键），将遍历到的每个单词的值设为 1 并封装到IntWritable类型中。最终被写入输出记录中。

输出也是key value形式的，是用户自定义逻辑处理完成后定义的key，用户自己决定用什么作为key，value是用户自定义逻辑处理完成后的value，内容和类型也是用户自己决定。

此例中，输出key就是word（字符串类型），输出value就是单词数量（整型）。

这里的数据类型和我们常用的不一样，因为MapReduce程序的输出数据需要在不同机器间传输，所以必须是可序列化的，例如java中的Long类型，Hadoop中定义了自己的可序列化类型LongWritable，String对应的是Text，Integer对应的是IntWritable。

3、reduce函数由继承Reducer的类来实现： src/main/java/WordcountReducer.java

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
* Created by zxk on 2017/6/29.
*/
public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        Integer count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            count += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(count));
    }
}

这里定义了一个Reducer类和一个reduce方法。

当传给reduce方法时，就变为：

Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>

4个类型分别指：输入key的类型、输入value的类型、输出key的类型、输出value的类型。

需要注意，reduce方法接收的是：一个字符串类型的key、一个可迭代的数据集。因为reduce任务读取到的map任务处理结果是这样的：

（good，1）（good，1）（good，1）（good，1）

当传给reduce方法时，就变为：

key：good

value：（1,1,1,1）

所以，reduce方法接收到的是同一个key的一组value。

第三部分代码负责运行MapReduce作业

4、主程序：src/main/java/WordCountMapReduce.java

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.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
* Created by zxk on 2017/6/29.
*/
public class WordCountMapReduce {

    public static void main(String[] args)throws Exception{

        //创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();

        //创建job对象
        Job job = Job.getInstance(conf,"wordcount");

        //设置运行job的类
        job.setJarByClass(WordCountMapReduce.class);

        //设置mapper 类
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);

        //设置reduce 类
        job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

        //设置map输出的key value
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置reduce 输出的 key value
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置输入输出的路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        //提交job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        if(!b){
            System.out.println("wordcount task fail!");
        }
    }
}

Job对象指定作业执行规范。我们可以用它来控制整个作业运行。我们在Hadoop集群上运行这个作业时，要发代码打包成一个JAR文件（Hadoop在集群上发布这个文件）。不必明确指定JAR文件的名称，在Jab对象的setJarByClass( )方法中传递一个类即可，Hadoop利用这个类来查找包含他的JARwenjian ,进而找到相关的JAR文件。

5、编译打包

在idea中打jar包可以参考这里：

6、运行

先把生成的jar包上传到Hadoop集群服务器，然后在Hadoop服务器的HDFS中准备测试文件：

在HDFS中新建input文件夹，将本地系统input下的test1.txt和test2.txt 保存到hdfs文件系统。

[root@master hadoop-2.7.0]# bin/hadoop fs -mkdir -p  input
[root@master hadoop-2.7.0]# bin/hadoop fs -put ~/input/* input

查看保存在hdfs中的两个文件：

执行 jar包

注意在运行下面这条命令前，/user/root/output 这个目录是不应该存在的，否则Hadoop会报错并拒绝运行作业。在我这里也就是说hdfs的/user/root/下不存在output文件夹。运行完后会自动生成output文件夹，并且output文件夹中有运行后的结果。

hadoop jar hadoop-demo.jar WordCountMapReduce /user/root/input /user/root/output

查看结果，可以看到单词数量统计结果。

以上。