1、配置Windows系统
(图片来源网络,侵删)安装配置Hadoop客户端:需要从集群中复制hadoop文件夹到Windows系统,作为Windows上的hadoop客户端。
配置Windows环境变量:设置HADOOP_HOME环境变量,将其指向hadoop安装目录,将hadoop的bin和sbin目录添加到系统的PATH变量中,具体操作为:在环境变量设置中新增"HADOOP_HOME=D:hadoopocdp3.5"以及在PATH后追加";%HADOOP_HOME%sbin;%HADOOP_HOME%bin"。
配置hosts文件:如果Hadoop配置文件中的相关地址使用的是域名而非IP地址,需要在Windows的hosts文件中添加域名解析,hosts文件位于C:WindowsSystem32driversetc,需要将Hadoop namenode节点的/etc/hosts文件中的域名映射直接复制到Windows hosts文件中。
验证Hadoop配置:完成上述配置后,可以通过执行"hadoop version"命令来验证配置是否正确,如果不报错,则表示配置成功。
2、配置IDEA(针对Maven项目)
项目依赖配置:在Maven项目的pom.xml文件中添加Hadoop相关的依赖,添加hadoopcommon、hadoophdfs、hadoopmapreduceclientcore等依赖项,确保与远程集群的Hadoop版本一致。
代码编写和打包:编写MapReduce任务的相关Java代码,并通过Maven进行项目构建和打包,生成可执行的jar文件。
(图片来源网络,侵删)3、提交MapReduce任务
作业提交流程:通过Windows命令行或者IDEA内置的工具,使用hadoop命令提交MapReduce任务到远程集群,基本的命令格式包括指定hadoop jar、mainClass、以及必要的作业参数。
配置文件设置:如果需要特别指定客户端的配置文件,如"mapredsite.xml",在该文件中进行相应配置,例如设置"mapreduce.appsubmission.crossplatform"参数为"true"以支持跨平台提交功能。
任务远程执行:提交作业后,可以在命令行中查看任务的实时执行进度和结果,作业完成后,可以查看作业的统计信息和计数器信息。
步骤详细描述了如何通过Windows系统配置环境、通过IDEA开发环境提交MapReduce任务到远程Hadoop集群的过程。
(图片来源网络,侵删)
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