mapreduce配置

以下是配置MapReduce的步骤：
1. 进入Hadoop的配置文件目录：cd /etc/hadoop2/hadoop/etc/hadoop
2. 重命名mapred-site.xml.template文件：mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
3. 使用vim编辑mapred-site.xml文件：vim mapred-site.xml
4. 在mapred-site.xml文件中添加以下内容：

<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

5. 保存并退出mapred-site.xml文件。
6. 启动集群中的四台虚拟机。

引用中的命令是运行一个MapReduce作业，它将/test/hjq.txt文件中的单词进行计数，并将结果输出到/wordcount目录中。这个命令需要在已经配置好MapReduce的Hadoop集群上运行。

相关问题

mapreduce配置idea

在使用 IntelliJ IDEA 进行 MapReduce 配置之前，您需要确保已经安装了 Hadoop 并进行了相应的配置。以下是配置 MapReduce 项目的步骤：

1. 打开 IntelliJ IDEA，并创建一个新项目。
2. 在项目设置中，添加 Hadoop 依赖项。可以在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>2.10.1</version>
</dependency>

3. 创建一个新的 Java 类，并实现 `org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper` 和 `org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer` 接口，以定义您的 Mapper 和 Reducer。
4. 在您的 Mapper 和 Reducer 类中，实现必要的方法，并根据您的需求编写 Map 和 Reduce 的逻辑。
5. 创建一个主类，用于设置和运行 MapReduce 任务。在该类中，您需要指定输入和输出路径，并配置 JobConf 对象来设置其他任务参数，例如 Mapper 和 Reducer 类、输入和输出格式等。
6. 运行您的 MapReduce 任务。

mapreduce配置文件

MapReduce 是一个分布式计算模型，它可以通过配置文件进行配置。下面是 MapReduce 的配置文件中常用的一些属性：

1. mapreduce.framework.name：指定 MapReduce 框架的名称，可以为 local（本地模式）或 yarn（YARN 模式）。

2. mapreduce.job.name：指定任务的名称。

3. mapreduce.job.reduces：指定 Reduce 任务的数量。

4. mapreduce.job.maps：指定 Map 任务的数量。

5. mapreduce.input.fileinputformat.inputdir：指定输入文件或文件夹的路径。

6. mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir：指定输出文件或文件夹的路径。

7. mapreduce.partition.keypartitioner.options：指定用于分区的键（key）的属性。

8. mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent：指定 Reduce 端的缓存大小。

9. mapreduce.task.timeout：指定任务的超时时间（以毫秒为单位）。

10. mapreduce.map.output.compress：指定是否启用 Map 输出的压缩功能。

这些属性可以在 MapReduce 的配置文件中进行设置。在 YARN 模式下，配置文件的默认位置为 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml。在本地模式下，配置文件的默认位置为 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-local.xml。