hadoop 编写jar文件

在 Hadoop 中编写 Jar 文件的过程如下：

1. 编写 MapReduce 程序，包括 Mapper 和 Reducer 类

2. 在程序的 main 方法中，创建一个 Job 对象，并设置相关的属性，例如输入路径、输出路径、Mapper 类和 Reducer 类

3. 调用 Job 对象的 setJarByClass 方法，将 Jar 文件和 Mapper 类打包到一起

4. 调用 Job 对象的 waitForCompletion 方法，提交作业并等待执行完成

5. 使用 Maven 或 Ant 工具将程序打包成 Jar 文件，包括所有依赖项

6. 将生成的 Jar 文件上传到 Hadoop 集群中，可以使用以下命令提交作业：

hadoop jar <jar-file> <main-class> <input-path> <output-path>

其中，<jar-file> 是 Jar 文件的路径，<main-class> 是程序的主类，<input-path> 是输入文件的路径，<output-path> 是输出文件的路径。

注意：在上传 Jar 文件之前，需要确保 Hadoop 集群中已经安装了相应的依赖项。

相关问题

hadoop编写java程序

Hadoop编写Java程序的步骤如下：

1. 导入所需的Hadoop库。在你的Java代码中，你需要导入Hadoop库以便使用Hadoop的API和功能。

2. 设置Hadoop配置。创建一个Configuration对象，并使用这个对象设置Hadoop集群的相关配置，例如HDFS的地址和端口号。

3. 创建一个FileSystem对象。使用FileSystem类的静态get()方法创建一个与HDFS连接的FileSystem对象。

4. 编写你的程序逻辑。根据你的需求编写你的Hadoop程序逻辑，例如创建目录、读取文件、写入文件等操作。

5. 运行你的程序。使用Java命令运行你的Hadoop程序，或者将你的程序打包成JAR文件并使用yarn命令提交到Hadoop集群上运行。

下面是一个示例：

package my.hdfs;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class MakeDir {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
        Configuration conf = new Configuration();
        String hdfsPath = "hdfs://localhost:9000";
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(new URI(hdfsPath), conf);
        String newDir = "/hdfstest";
        boolean result = hdfs.mkdirs(new Path(newDir));
        if (result) {
            System.out.println("Success!");
        } else {
            System.out.println("Failed!");
        }
    }
}

这个示例程序是在HDFS上创建一个新目录`/hdfstest`。首先，我们需要创建一个Configuration对象来设置Hadoop配置。然后，通过调用FileSystem的get()方法来获取一个与HDFS连接的FileSystem对象。最后，使用FileSystem的mkdirs()方法来创建新目录。

希望这个示例能够帮助你编写Hadoop的Java程序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hadoop常见操作以及简单的Hadoop javaAPI实现](https://blog.csdn.net/web13524385009/article/details/126369459)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [hadoop程序开发--- Java](https://blog.csdn.net/zx77588023/article/details/109861294)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

Hadoop编写矩阵算法

Hadoop是一个分布式计算框架，可以用来处理大规模数据集。在Hadoop中编写矩阵算法可以使用MapReduce模型，其中Map任务负责将输入数据划分为矩阵的块，Reduce任务负责执行矩阵乘法操作。

以下是一个简单的矩阵乘法示例：

public class MatrixMultiplication {
    public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private Text outputKey = new Text();
        private Text outputValue = new Text();
        private int m;

        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Configuration configuration = context.getConfiguration();
            m = Integer.parseInt(configuration.get("m"));
        }

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] tokens = value.toString().split(",");
            int i = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int j = Integer.parseInt(tokens[1]);
            int v = Integer.parseInt(tokens[2]);

            for (int k = 0; k < m; k++) {
                outputKey.set(i + "," + k);
                outputValue.set("A," + j + "," + v);
                context.write(outputKey, outputValue);
            }

            for (int k = 0; k < m; k++) {
                outputKey.set(k + "," + j);
                outputValue.set("B," + i + "," + v);
                context.write(outputKey, outputValue);
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
        private IntWritable outputValue = new IntWritable();

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] tokens = key.toString().split(",");
            int i = Integer.parseInt(tokens[0]);
            int j = Integer.parseInt(tokens[1]);

            int[] a = new int[m];
            int[] b = new int[m];

            for (Text value : values) {
                String[] valueTokens = value.toString().split(",");
                if (valueTokens[0].equals("A")) {
                    a[Integer.parseInt(valueTokens[1])] = Integer.parseInt(valueTokens[2]);
                } else {
                    b[Integer.parseInt(valueTokens[1])] = Integer.parseInt(valueTokens[2]);
                }
            }

            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < m; k++) {
                sum += a[k] * b[k];
            }

            outputValue.set(sum);
            context.write(key, outputValue);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if (args.length < 3) {
            System.err.println("Usage: MatrixMultiplication <input> <output> <m>");
            System.exit(1);
        }

        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("m", args[2]);

        Job job = Job.getInstance(configuration, "Matrix Multiplication");
        job.setJarByClass(MatrixMultiplication.class);
        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在上面的示例中，输入数据格式为“i,j,v”，其中i和j是矩阵中元素的行和列，v是元素的值。map任务将矩阵A中的每个元素划分为一个大量的键值对，其中键是“i,k”，值是“A,j,v”，其中k是矩阵B的列数。相同的，map任务也将矩阵B中的每个元素划分为键值对，其中键是“k,j”，值是“B,i,v”，其中k是矩阵A的行数。reduce任务将相同键的所有值组合在一起，并计算矩阵乘积的元素值。输出格式为“i,j,sum”。

在运行程序之前，需要将输入数据组织成“i,j,v”格式并将其上传到HDFS。可以使用以下命令上传文件：

hadoop fs -put input.txt input

然后可以使用以下命令运行程序：

hadoop jar MatrixMultiplication.jar input output 3

其中，“input”是上传到HDFS的输入文件的路径，“output”是输出文件的路径，“3”是矩阵的大小（即每个矩阵的行数和列数）。