hadoop执行jar包
时间: 2023-11-14 22:55:20 浏览: 84
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。
相关问题
hadoop运行jar包卡住
在运行Hadoop集群中的jar包时卡住的问题可能有几个原因。首先,可能是由于每个虚拟机分配的内存和CPU资源太少,无法满足Hadoop运行所需的默认资源需求。这可能导致jar包在运行时卡住。\[1\]
另一个可能的原因是提交不到集群。这可能是由于配置文件中的某些参数设置不正确导致的。例如,mapred-site.xml中的mapreduce.framework.name参数应该设置为yarn,以便正确提交到集群。\[2\]
此外,卡在INFO mapreduce.Job: Running job位置可能是由于yarn-site.xml中的一些参数设置不正确。例如,yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数应该设置为足够的内存大小,yarn.scheduler.minimum-allocation-mb参数应该设置为适当的最小分配内存大小,yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio参数应该设置为适当的虚拟内存和物理内存比例。\[3\]
综上所述,要解决hadoop运行jar包卡住的问题,您可以尝试增加虚拟机的资源分配,确保配置文件中的参数设置正确,并根据需要调整yarn-site.xml中的参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决Hadoop运行jar包时一直卡在: INFO mapreduce.Job: Running job位置的问题](https://blog.csdn.net/weixin_44177758/article/details/89893518)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [hadoop提交jar包卡住不会往下执行的解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_33836223/article/details/90066006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
docker中hadoop运行jar包
要在docker中运行Hadoop中的jar包,可以按照以下步骤操作:
1. 创建一个Hadoop的Docker镜像,可以使用已有的镜像,也可以自己构建一个。例如:
```
docker pull sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
```
2. 启动一个Hadoop集群容器:
```
docker run -it sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1 /etc/bootstrap.sh -bash
```
3. 将jar包上传到容器中,可以使用`docker cp`命令:
```
docker cp /path/to/jar/file.jar container_name:/path/in/container/file.jar
```
4. 运行jar包:
```
hadoop jar /path/to/jar/file.jar
```
在运行jar包时,可能需要指定一些参数,例如输入文件路径、输出文件路径等等,具体参数可以参考Hadoop文档或者jar包的README文件。