以hadoop jar提交任务给集群的命令

在Hadoop中，使用`hadoop jar`命令可以将MapReduce作业打包成一个JAR文件，并将其提交到Hadoop分布式文件系统(HDFS)上，然后由YARN(Yet Another Resource Negotiator)调度执行。基本的命令格式如下：

hadoop jar [jar_file_path] MainClass [-Dkey=value] [-libjars jars] [args]

这里解释一下各个参数：
- `jar_file_path`: 是包含你的主程序和Mapper、Reducer的JAR包的完整路径。
- `MainClass`: JAR中的主入口类，通常这个类会实现`JobRunner`或者`Tool`接口来启动MR任务。
- `-Dkey=value`: 可选的环境变量设置，例如配置项。
- `-libjars jars`: 可选的外部JAR依赖列表，用于添加到类路径中。
- `args`: 应用所需的额外参数，如输入路径、输出路径等。

例如，如果你的JAR包名为`myjob.jar`，主类为`MyJobDriver`，你可以这样提交：

hadoop jar /path/to/myjob.jar MyJobDriver -input input_dir -output output_dir

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编译生成dailyAccessCount.jar。 ·上传dailyAccessCount.jar至master节点。 ·在master节点中，通过hadoop jar命令提交MapReduce任务。的代码

为了编译并生成`dailyAccessCount.jar`文件，并将其上传到Hadoop集群的master节点上，通常需要遵循以下步骤，假设你正在使用Java编写MapReduce程序：

1. **编写Java代码**：
首先，你需要创建一个名为`DailyAccessCount`的Java类，这个类应该包含Mapper、Reducer以及Driver类，它们构成了MapReduce任务的基本结构。

// DailyAccessCount.java (简化示例)
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class DailyAccessCount {
    // Mapper and Reducer classes...
}

2. **构建jar文件**：
使用Maven或Ant这样的构建工具，在命令行中运行编译命令。例如，如果你使用的是Maven，打开`pom.xml`文件配置好依赖，然后在项目根目录下运行：

mvn clean package

这将生成一个`target/dailyAccessCount.jar`文件。

3. **上传jar文件**：
通过SSH登录到master节点，使用SCP或者其他文件传输工具将jar文件上传到HDFS的一个合适路径，比如：

scp dailyAccessCount.jar hadoop@master-node:/path/to/hdfs/directory/

4. **提交MapReduce任务**：
在master节点上，进入Hadoop的bin目录，使用`hadoop jar`命令提交Job。这里是一个基本的命令示例：

hadoop jar /path/to/dailyAccessCount.jar com.example.DailyAccessCountDriver input_path output_path

替换`com.example.DailyAccessCountDriver`为你的实际驱动类全名，`input_path`为输入数据源，`output_path`为期望的输出结果位置。

Hadoop 集群和 Zookeeper 集群和 HBase 集群命令

Hadoop、Zookeeper 和 HBase 是 Apache Hadoop 分布式计算框架中的三个重要组成部分。

1. Hadoop 集群: Hadoop 主要由 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce 构成。HDFS 是一个分布式文件系统，用于存储大量数据，而 MapReduce 是一种并行处理模型。对于Hadoop集群的基本命令：
- `hadoop namenode -format`: 初始化名称节点，创建新的HDFS文件系统。
- `hadoop dfs -ls`: 列出HDFS目录内容。
- `hadoop jar your_app.jar`: 运行MapReduce作业。

2. Zookeeper 集群: Zookeeper 是一个分布式协调服务，用于维护配置信息、提供锁服务和命名服务等。命令示例：
- `zookeeper-server-start.sh`: 启动Zookeeper服务器。
- `zkCli.sh`: 使用命令行客户端与Zookeeper交互，如查看节点、添加/删除节点等。
- `zk get /your_path`: 查看特定路径的数据。

3. HBase 集群: HBase 是一个分布式的、面向列的 NoSQL 数据库，常与 Hadoop 整合使用。常用命令包括：
- `hbase shell`: 打开HBase shell环境，进行数据操作。
- `hbck`: 检查HBase表的完整性。
- `hbase(main):tableshell 'your_table'`: 进入表shell模式，执行增删查改操作。