eclipse job manager

本文档提供了关于 Eclipse Job Manager 的使用方法和技术细节,包括如何防止两个任务在同一时间运行的相关规则。

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Eclipse是Java的一个集成开发环境,MapReduce是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。要在Eclipse中编写MapReduce程序,你需要导入相关的Apache Hadoop库。以下是步骤: 1. **设置Hadoop环境**: - 首先,确保你已经安装了Hadoop并且配置好环境变量。 - 在Eclipse中,选择 `Window` > `Preferences` > `Android` > `SDK Manager`,然后添加Hadoop的相关SDK。 2. **创建新的Java项目**: - 新建一个Java项目,命名为`MapReduceExample`或类似名称。 - 从`Build Path`菜单中,点击`Configure Build Path`,在`Libraries`标签页下,点击`Add External Jars...`,找到并导入Hadoop的核心库(如hadoop-common.jar, hadoop-mapreduce-client-core.jar等)。 3. **编写MapReduce代码**: - 使用Eclipse的Java编辑器,创建两个Java文件,通常分别为`Mapper.java`和`Reducer.java`。在`Mapper`中定义map函数,在`Reducer`中定义reduce函数。 - 示例代码可能包含如下部分: ```java import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class MapTask extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text> { // ...在这里实现映射逻辑... } // Reducer 类 public static class ReduceTask extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, IntWritable> { // ...在这里实现归约逻辑... } ``` 4. **主类**: - 创建一个主类`MainDriver.java`,作为MapReduce作业的入口点,使用`Job`类来提交任务。 ```java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MainDriver { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount"); // ...在这里设置输入、输出路径,以及Mapper和Reducer类... job.waitForCompletion(true); } } ```
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