向Hadoop集群提交一个Jar：科普与实践

Hadoop是一个开源框架，用于在普通硬件集群上存储和处理大数据。它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型组成。本文将介绍如何向Hadoop集群提交一个Jar包，并运行MapReduce作业。

Hadoop集群环境准备

在开始之前，确保你已经搭建好了一个Hadoop集群。这通常包括一个NameNode和多个DataNode，以及一个ResourceManager和多个NodeManager。Hadoop集群的搭建和配置是一个复杂的过程，这里不展开讨论。

编写MapReduce程序

首先，你需要编写一个MapReduce程序。以下是一个简单的WordCount程序示例：

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper
             extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer
             extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context
                           ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

编译并打包Jar

使用以下命令编译并打包MapReduce程序：

javac -classpath $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/* WordCount.java
jar cf wc.jar WordCount*.class

提交Jar到Hadoop集群

使用hadoop jar命令提交Jar包到Hadoop集群：

hadoop jar wc.jar WordCount /input /output

这里/input是HDFS上的输入目录，/output是HDFS上的输出目录。

状态图

以下是MapReduce作业的执行状态图：

stateDiagram-v2
    [*] --> Initializing
    Initializing --> Running: 初始化完成
    Running --> [*]: 作业完成

甘特图

以下是MapReduce作业的执行时间线：

gantt
    title MapReduce作业执行时间线
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 阶段1：初始化
    Map任务初始化 : done,    des1, 2023-01-12,2023-01-13
    Reduce任务初始化:         des2, after des1, 1d
    section 阶段2：执行
    Map任务执行    :         des3, after des2, 2d
    Reduce任务执行  :         des4, after des3, 1d
    section 阶段3：完成
    作业完成      :         des5, after des4, 1d

结语

通过本文，你已经了解了如何向Hadoop集群提交一个Jar包，并运行MapReduce作业。Hadoop提供了强大的大数据处理能力，但同时也需要一定的学习和实践。希望本文能帮助你更好地理解和使用Hadoop。