MapReduce 程序的几种提交运行模式

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  • 本地模式运行

  • 集群模式运行

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(wc.jar),同时在main方法中添加一个conf的配置参数 conf.set("mapreduce.job.jar","wc.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
【集群模式运行第三种不推荐】  

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转载自blog.csdn.net/py_tamir/article/details/83869113
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