job.waitforcompletion

时间: 2023-04-29 19:05:58 浏览: 106
job.waitforcompletion 是一个在 Java 或 Python 程序中的方法或函数,它通常用于等待某个任务或作业完成后再继续执行下一步操作。这个方法的作用是阻塞当前线程,直到任务完成或超时。
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解释System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)的作业

完成语句的含义。 System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)是在Hadoop MapReduce任务完成后使用的退出语句。waitForCompletion()方法用于等待任务完成,并返回一个布尔值,表示任务是否成功。如果任务成功完成,waitForCompletion()方法返回true,System.exit()方法将返回代码0表示正常退出,否则返回代码1表示异常退出。因此,这个语句的作用是在任务完成后退出程序,并返回正确的退出代码。

Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCountDriver.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.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);

这是一个使用Hadoop MapReduce框架实现的Word Count程序的驱动程序代码。其中`job.setMapperClass(WordCountMapper.class)`指定了Map阶段使用的Mapper类,`job.setReducerClass(WordCountReducer.class)`指定了Reduce阶段使用的Reducer类,`FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]))`指定输入路径,`FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]))`指定输出路径。程序最后调用`job.waitForCompletion(true)`提交作业并等待作业完成,`System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)`表示当作业完成时退出程序并返回0,否则返回1。

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帮我解释下面的代码:import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; 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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; 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(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(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(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 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.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCountMain { public static void main(String[] args) throws Exception{ // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000"); String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */ if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in><out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal"); job.setJarByClass(WordCountMapper.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setCombinerClass(WordCountReduce.class); job.setReducerClass(WordCountReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper{ public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{ private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ text = value; context.write(text, new Text("")); } } } job.setmapperclass出错

Java对hdfs操作报如下错误,请问怎么解决?错误如下:Exception in thread "main" java.io.IOException: (null) entry in command string: null chmod 0700 I:\tmp\hadoop-22215\mapred\staging\222151620622033\.staging at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:770) at org.apache.hadoop.util.Shell.execCommand(Shell.java:866) at org.apache.hadoop.util.Shell.execCommand(Shell.java:849) at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:733) at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkOneDirWithMode(RawLocalFileSystem.java:491) at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirsWithOptionalPermission(RawLocalFileSystem.java:532) at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirs(RawLocalFileSystem.java:509) at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.mkdirs(FilterFileSystem.java:305) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobSubmissionFiles.java:133) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:144) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1698) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1287) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1308) at com.sl.maxTemperature.main(maxTemperature.java:41)

public class AvgScore extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] args) throws Exception { if(args.length!=3){ System.err.println("demo.AvgScore <input> <output> <splitter>"); System.exit(-1); } Configuration conf=getMyConfiguration(); conf.set("SPLITTER", args[2]); Job job=Job.getInstance(conf, "avgScore"); job.setJarByClass(AvgScore.class); job.setMapperClass(AvgScoreMapper.class); job.setReducerClass(AvgScoreReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileSystem.get(conf).delete(new Path(args[1]), true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); return job.waitForCompletion(true)?-1:1; } public static void main(String[] args) { String[] myArgs={ "/user/root/score", "/user/root/avgscore", "," }; try { ToolRunner.run(getMyConfiguration(), new AvgScore(), myArgs); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static Configuration getMyConfiguration(){ //声明配置 Configuration conf = new Configuration(); conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform",true); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:8020");// 指定namenode conf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); // 指定使用yarn框架 String resourcenode="master"; conf.set("yarn.resourcemanager.address", resourcenode+":8032"); // 指定resourcemanager conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address",resourcenode+":8030");// 指定资源分配器 conf.set("mapreduce.jobhistory.address",resourcenode+":10020"); conf.set("mapreduce.job.jar",JarUtil.jar(AvgScore.class)); return conf; } }对这段代码进行解释

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