[hadoop@hadoop ~]$ hadoop jar mywc.jar RunJar jarFile [mainClass] args...

当你在Hadoop环境中运行jar包（`hadoop jar`命令）时，这是启动MapReduce作业的一个基本步骤。`hadoop jar`是一个用于执行自定义Hadoop应用程序的工具，它接受三个参数：

1. `mywc.jar`: 这是你提供的JAR文件的名称，通常包含主程序类（`mainClass`），这个类负责定义MapReduce任务。

2. `[mainClass]`: 主程序类，这是你希望作为入口点执行的Java类，通常此类会继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.JobDriver`或`org.apache.hadoop.mapreduce.lib.applications.AppMaster`等类，用于配置和执行MapReduce任务。

3. `args...`: 后面跟着的是传递给主程序类的参数列表，这些参数会被用来配置作业的行为和处理数据的方式。

例如，如果你有一个名为`WordCount`的主类，并且你想执行一个简单的单词计数任务，命令可能是：

hadoop jar mywc.jar WordCount inputdir outputdir

在这里，`inputdir`是输入的数据源，`outputdir`是期望的输出结果存放位置。

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解释此段代码：public class CarCountDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration configuration = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(configuration,"计算车辆占比"); job.setJarByClass(CarCountDriver.class); job.setMapperClass(CarCountMapper.class); job.setReducerClass(CarCountReduce.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); String[] arg=new GenericOptionsParser(configuration,args).getRemainingArgs(); String inputPath = arg[0]; String outputPath=arg[1]; FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(inputPath)); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath)); String file = "C:\\Users\\DELL\\Desktop\\Cars.csv"; FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(file)); String outputPath = "D:\\maven_hdfs\\hdfs-client\\output"; FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath)); boolean ret = job.waitForCompletion(true); System.out.println(ret?"执行完毕":"异常终止"); } }

这段代码是一个 Java 类，名为 CarCountDriver，其中包括了一个 main 方法。这个类是用于驱动一个 Hadoop MapReduce 作业，计算车辆占比。具体来说，这个类完成了如下操作：

1. 创建了一个 Configuration 对象，用于管理 Hadoop 的配置信息。
2. 创建了一个 Job 对象，用于表示一个 Hadoop MapReduce 作业。
3. 设置了作业的 Jar 包路径和 Mapper、Reducer 类。
4. 设置了 Mapper 的输出键、值类型和 Reducer 的输出键、值类型。
5. 通过 GenericOptionsParser 解析命令行参数，获取输入输出路径。
6. 设置输入输出路径。
7. 等待作业完成，并打印执行结果。

其中，第 5 步中的命令行参数包括两个，第一个参数是输入路径，第二个参数是输出路径。第 7 步中的 ret 变量表示作业的执行结果，它的值为 true 表示作业执行成功，为 false 表示作业执行失败。

hadoop执行hdfs上jar

可以通过以下命令在Hadoop集群上执行HDFS上的JAR包：

hadoop jar /path/to/jar/file.jar <Main-Class> [args...]

其中`/path/to/jar/file.jar`是HDFS上JAR包的路径，`<Main-Class>`是JAR包的主类名，`[args...]`是传递给JAR包的参数。例如，如果JAR包的主类是`com.example.MyJob`，并且需要传递参数`input`和`output`，则可以执行以下命令：

hadoop jar /path/to/jar/file.jar com.example.MyJob input output

注意，执行该命令时需要在Hadoop集群的节点上运行，而不是本地机器上运行。