CDH5集群运行MapReduce作业教程

资源摘要信息:"CDH5使用示例" 知识点详细说明： 1. Cloudera Distribution Hadoop (CDH) CDH是Cloudera提供的开源Hadoop发行版，它是目前最流行的Hadoop版本之一。CDH提供了Hadoop生态系统中多个组件的集成和优化，包括Hadoop核心组件（如HDFS, MapReduce, YARN），以及HBase, Hive, Hue, Oozie等。CDH旨在简化Hadoop的安装、配置、管理和监控，为企业级用户提供了稳定、可扩展的Hadoop环境。 2. MapReduce编程模型 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它通常用于大数据处理，如文本分析、日志处理等。在MapReduce模型中，开发者需要编写两个关键函数：Map函数和Reduce函数。Map函数处理输入数据，生成中间的键值对；Reduce函数则对这些中间数据进行归约操作，以产生最终结果。 3. Jar文件和Hadoop集群的使用 在Hadoop中，用户提交的作业通常被打包为jar文件。CDH集群通常会有一个共享的目录，用于存放用于运行MapReduce作业的jar包。在这个例子中，文件cdh5-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar被放置在了/opt/cloudera/parcels/CDH/jars/目录下，这是因为集群中的所有节点需要能够访问到运行作业所需的jar包。 4. Maven打包的注意事项 Maven是一个项目管理工具，用于Java项目的构建。生成的jar文件可能包含依赖包，但MapReduce作业的jar文件不能包含依赖包，因为Hadoop在运行作业时会从HDFS上的共享目录中加载jar包，不会在运行时寻找依赖。如果jar文件中包含了依赖包，可能会导致运行时找不到类的异常。 5. Hadoop命令行运行MapReduce作业 运行MapReduce作业需要使用hadoop jar命令。该命令的基本结构是： ```bash hadoop jar [jar文件路径] [主类] [输入路径] [输出路径] ``` 在这个示例中，sudo -u hdfs hadoop jar命令用于以hdfs用户身份在集群中运行一个MapReduce作业。[主类]是包含main方法的类，用于执行MapReduce作业。[输入路径]和[输出路径]分别是作业的输入数据路径和输出结果的存储路径，通常位于HDFS上。 6. 示例程序WordCountMain 示例程序zx.soft.wordcount.WordCountMain是一个MapReduce作业，用于统计文本中单词出现的频率。这是学习Hadoop和MapReduce编程的常用入门案例，有助于理解MapReduce的核心概念和操作流程。 7. Java语言的应用 CDH和Hadoop生态系统对Java语言支持良好。几乎所有Hadoop组件都可以通过Java访问，Java在Hadoop生态系统中占有重要地位。从Hadoop的初始设计到现在，Java一直是开发Hadoop应用和扩展的首选语言。 总结： 本资源摘要详细介绍了CDH5在运行MapReduce作业时的环境设置，包括如何拷贝和使用jar文件，以及如何通过命令行运行MapReduce作业。通过实例了解了MapReduce编程模型的应用，以及Maven打包和Hadoop命令行工具的使用。本知识内容对于Hadoop初学者以及希望在CDH环境下开发和运行大数据处理作业的开发者具有很高的参考价值。