hadoop执行hdfs上jar
时间: 2023-07-04 20:30:53 浏览: 298
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。
相关问题
hadoop执行jar包
要在Hadoop上执行JAR包,可以按照以下步骤进行操作:
1. 将JAR包上传到Hadoop集群中的任意一个节点上,可以使用`hadoop fs -put`命令将JAR包上传到HDFS上,或者使用`scp`等工具将JAR包上传到节点的本地文件系统。
2. 使用`hadoop jar`命令来执行JAR包。该命令的基本语法如下:
```
hadoop jar <JAR文件> <主类> [参数...]
```
其中,`<JAR文件>`是你上传的JAR包的路径,`<主类>`是JAR包中指定的入口类,`[参数...]`是传递给主类的参数。
例如,如果你的JAR包是`myjob.jar`,入口类是`com.example.MyJob`,并且你需要传递参数`input.txt`和`output`,则可以执行以下命令:
```
hadoop jar myjob.jar com.example.MyJob input.txt output
```
3. Hadoop会根据你在JAR包中指定的配置来执行任务,并将结果存储在指定的输出路径中。
请注意,执行JAR包时,需要确保Hadoop集群已经正确设置并运行,并且配置文件正确地指定了Hadoop相关的参数。
pyspark java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.AdaptiveFailoverProxyProvider not found
这个错误通常是由于缺少相关的依赖库导致的。在使用 `pyspark` 连接 `hdfs` 的时候,需要确保相关的依赖库已经正确设置。
要解决这个问题,可以尝试以下方法:
1. 检查 `pyspark` 和 `hadoop` 版本是否匹配,确保使用的 `pyspark` 包和 `hadoop` 版本相同。
2. 确认 `hdfs` 相关的依赖库已经正确设置。可以在 `pyspark` 中使用 `SparkConf` 对象来设置相关依赖库,例如:
```
from pyspark import SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("myApp") \
.set("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000") \
.set("spark.hadoop.hdfs.resourcemanager.address", "localhost:8032")
```
其中 `"spark.hadoop.fs.defaultFS"` 和 `"spark.hadoop.hdfs.resourcemanager.address"` 分别是 `hdfs` 的默认地址和资源管理器的地址,需要根据实际情况进行调整。
3. 如果以上方法不能解决问题,可以尝试手动添加缺失的依赖库。可以在 `pyspark` 启动命令中使用 `--jars` 参数来添加缺失的依赖库,例如:
```
pyspark --jars /path/to/hadoop-hdfs.jar,/path/to/hadoop-common.jar
```
其中 `/path/to/hadoop-hdfs.jar` 和 `/path/to/hadoop-common.jar` 分别是缺失的 `hadoop` 相关依赖库的路径,需要根据实际情况进行调整。
如果以上方法都不能解决问题,可以考虑重新安装 `pyspark` 和 `hadoop`,或者联系相关技术支持人员进行进一步的排查。