idea中mapreduce单机模式

在IDEA中，可以使用Hadoop的本地模式来模拟MapReduce单机模式。本地模式是指在单个计算机上运行MapReduce程序，而不是在分布式计算集群上运行。在本地模式下，MapReduce程序可以使用本地文件系统而不是HDFS。可以通过在IDEA中配置Hadoop的本地模式来实现MapReduce单机模式的开发和测试。在本地模式下，可以使用相同的MapReduce代码和逻辑来开发和测试MapReduce程序，然后将其部署到分布式计算集群上进行生产运行。

相关问题

idea hadoop debug mapreduce

### 如何在IntelliJ IDEA中调试Hadoop MapReduce程序

为了能够在IntelliJ IDEA中成功设置并运行MapReduce应用程序，需要确保本地开发环境已经正确配置了Hadoop的相关路径和依赖项[^4]。

#### 配置本地Hadoop环境
对于本地机器而言，应当先安装好Hadoop，并将其加入系统的环境变量之中。具体来说：

- 设置`HADOOP_HOME`指向解压后的Hadoop目录；
- 将`%HADOOP_HOME%\bin`添加至系统`PATH`环境中；

这些操作可以使得命令行工具能够识别到Hadoop指令集，同时也方便IDEA加载必要的库文件来支持编译与执行过程中的需求。

#### 创建项目结构
启动IntelliJ IDEA之后创建一个新的Java Project，在项目的构建路径里引入外部jar包——即位于`${HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib/*`以及`${HADOOP_HOME}/share/hadoop/mapreduce/`下的所有`.jar`文件。这一步骤是为了让编写的Mapper和Reducer类能访问到所需的API接口定义。

#### 编写测试用例
编写简单的WordCount样例作为入门级的应用实例来进行初步验证。注意要按照标准输入输出流的方式读取数据源而不是直接指定物理位置上的文件名，因为这样可以在不改变任何代码的情况下轻松切换不同的计算框架（比如从单机版转为分布式集群模式）。

#### 远程调试准备
当一切就绪后就可以着手处理远程调试的问题了。如果遇到像`UnsatisfiedLinkError`这样的错误提示，则表明某些原生方法未能找到对应的实现版本[^2][^3]。此时应该确认目标平台上是否存在相应的动态链接库(`*.dll`, `*.so`)并且它们已经被放置到了正确的搜索路径下供JVM调用了。

针对上述异常情况的一个常见解决方案就是重新编译带有JNI接口的支持模块或者是调整操作系统级别的安全策略允许特定进程加载非默认位置的共享对象。

#### 开始远程调试会话
为了让开发者能在自己的电脑上实时跟踪远端服务器内部发生的事件变化，通常采用如下方式建立连接：
1. 修改待测节点上的防火墙规则开放TCP监听端口给公网IP地址范围内的请求通过。
2. 启动YARN ResourceManager服务组件时附加参数`-Dyarn.nodemanager.remote-app-log-dir=<log_dir>`用于记录日志信息的位置。
3. 使用SSH隧道转发技术把本机闲置端口号映射到实际承载ApplicationMaster角色的工作站上去。
4. 在IDEA里面新建Run Configuration选择Remote选项卡填写主机名称、用户名密码等必要认证资料完成最终部署前的最后一公里工作。

<!-- pom.xml -->
<build>
    <plugins>
        <!-- 插件配置省略... -->
    </plugins>
</build>

<!-- 或者 build.gradle -->

dependencies {
    implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-common:3.x.x'
}

hadoop单机统计单词数量

### Hadoop单机环境下实现单词计数

#### 准备工作
为了在Hadoop单机模式下执行Word Count任务，需先配置好Hadoop环境并启动服务。确保已安装Java Development Kit (JDK)，设置`JAVA_HOME`环境变量，并下载解压Hadoop压缩包至指定目录[^2]。

#### 编写MapReduce程序
对于Word Count应用，在编写MapReduce Java代码之前，应熟悉其逻辑：Mapper阶段负责读取输入数据流中的每一行作为键值对<k1,v1>，其中k1为偏移量而v1即行为文本字符串；Reducer则接收来自多个Mappers的结果汇总相同key对应的value列表求和得到最终输出<k2,v2>形式的数据集[^3]。

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;

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();

        @Override
        protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w.toLowerCase());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class SumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        @Override
        protected 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();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(SumReducer.class);
        job.setReducerClass(SumReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

编译上述源码前要确认IDE如IntelliJ IDEA已经正确导入了必要的依赖库，比如Hadoop核心API等。

#### 执行命令
完成以上准备工作之后，可以通过如下Shell指令来提交作业给Hadoop运行：

$ hadoop jar path/to/your.jar input/output/path/input output/output/path/

这里假设jar文件名为`path/to/your.jar`，替换实际路径即可。同样地，input/output参数也应当指向具体的输入输出位置。