引言
Hadoop是一个强大的分布式计算框架，而MapReduce（MR）是Hadoop的核心计算模型。正确地提交MR Job对于Hadoop集群的效率和稳定性至关重要。本文将详细介绍如何轻松上手Hadoop，并教你如何正确提交MR Job。
1. 了解Hadoop和MapReduce
1.1 Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集。它由两个主要组件组成：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
- HDFS：一个分布式文件系统，用于存储大量数据。
- MapReduce：一个分布式计算模型，用于处理HDFS上的数据。
1.2 MapReduce简介
MapReduce是一个编程模型，用于大规模数据集的分布式处理。它包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
- Map阶段：将输入数据分解成键值对，并生成中间结果。
- Reduce阶段：对Map阶段生成的中间结果进行聚合和整理。
2. 准备工作
在提交MR Job之前，你需要做好以下准备工作：
2.1 环境搭建
确保你的Hadoop集群已经搭建好，并且可以正常运行。
2.2 编写MR程序
使用Java编写MR程序，并打包成JAR文件。
2.3 配置文件
准备一个配置文件，用于设置MR Job的参数。
3. 提交MR Job
3.1 使用hadoop jar命令
使用以下命令提交MR Job：
hadoop jar <jar包路径> <作业驱动程序全限定名> <参数>
例如：
hadoop jar myjob.jar com.example.MyJobDriver -D mapreduce.map.memory.mb=2048 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096 /input/data /output/directory
3.2 使用Hadoop命令行工具
使用以下命令行工具提交MR Job：
hadoop fs -put <本地文件路径> <HDFS文件路径>
hadoop jar <jar包路径> <作业驱动程序全限定名> <参数>
例如：
hadoop fs -put /local/input/data /input/data
hadoop jar myjob.jar com.example.MyJobDriver -D mapreduce.map.memory.mb=2048 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096 /input/data /output/directory
3.3 使用YARN
使用YARN提交MR Job：
yarn jar <jar包路径> <作业驱动程序全限定名> <参数>
例如：
yarn jar myjob.jar com.example.MyJobDriver -D mapreduce.map.memory.mb=2048 -D mapreduce.reduce.memory.mb=4096 /input/data /output/directory
4. 监控MR Job
使用以下命令监控MR Job的执行情况：
hadoop job -list
hadoop job -status <jobID>
例如：
hadoop job -list
hadoop job -status job_1234567890_0001
5. 总结
通过本文的介绍，你现在应该已经掌握了如何轻松上手Hadoop，并正确提交MR Job。在实际应用中，根据具体需求选择合适的提交方式和监控方法，可以帮助你更高效地处理大规模数据集。