mapreduce启动指令

MapReduce是一种分布式计算模型，通常用于大规模数据处理，如Hadoop框架中就包含了一个名为Hadoop MapReduce的工作流系统。启动Hadoop MapReduce任务的一般步骤如下：

1. **确保Hadoop环境已配置**：首先需要确保Hadoop集群已经安装并配置好，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。

2. **启动守护进程**：在命令行中，你需要先启动Hadoop的核心守护进程，例如NameNode、DataNodes、ResourceManager和NodeManager等。这通常通过运行`start-dfs.sh`或`sbin/start-yarn.sh`来完成，取决于你的集群配置。

3. **创建JobTracker和TaskTracker**：在Hadoop 2.x版本之后，使用的是YARN模式，这时会有一个JobHistoryServer替代JobTracker，而Worker节点运行的是TaskTrackers。在YARN上，你可以分别启动`yarn-daemon.sh start jobhistory` 和 `yarn-daemon.sh start node`.

4. **提交作业**：最后，你可以使用Hadoop提供的Hadoop Streaming、Hadoop JobClient或者更为现代的Hadoop Command Line Interface (CLI)工具`hadoop jar`来提交MapReduce作业。例如，如果你有一个名为`my-program.jar`的应用程序，你可以运行类似下面的命令：

   hadoop jar my-program.jar MyDriverClass inputPath outputPath

这里，`MyDriverClass`是你的主类，`inputPath`是输入的数据路径，`outputPath`是期望输出结果的存储位置。