hadoop怎么让jar包运行计算hadoop文件中的csv文件

Hadoop通过其分布式计算框架，可以让用户提交包含在JAR包中的程序来处理CSV文件。以下是简单的步骤：

1. **编写MapReduce任务**: 使用Java或其他支持Hadoop API的语言（如Python的Pig、Hive等），编写Mapper和Reducer类，它们会读取并解析CSV文件。Mapper负责分割输入数据，Reducer则对数据进行聚合。

2. **打包成JAR**: 将你的源代码和依赖库整理到一个JAR文件中，通常使用`mvn package` (Maven) 或 `gradle jar` (Gradle) 等构建工具自动化这个过程。

3. **配置job.xml**: 创建一个`job.xml`文件，在其中指定JAR包的位置、Mapper和Reducer类名，以及所需的输入和输出路径。

4. **提交作业**: 使用Hadoop命令行工具`hadoop jar`，将`job.xml`和JAR文件作为参数提交给Hadoop集群。例如：

   hadoop jar your-jar-file.jar YourDriverClass -Dmapred.input.dir=input_path -Dmapred.output.dir=output_path

这里`YourDriverClass`是你的主类，它应该启动Mapper和Reducer。

5. **运行计算**: Hadoop会在各个节点上分配工作，并执行你的MapReduce任务。对于CSV文件，Mapper会逐行读取并转换为键值对，Reducer再对这些值进行汇总或关联操作。