大数据之MR Job案例

最新推荐文章于 2024-02-08 23:10:05 发布
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分类专栏： Hadoop BigData
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/louiezhang1215/article/details/83186201
本文详细介绍了MapReduce作业的执行流程，包括创建运行文件目录、输入文件上传至分布式文件系统、测试案例分析以及从分布式文件系统复制输出结果到本地的过程。在资源不足时的错误处理及解决策略也被深入探讨。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 创建运行MapReduce作业的文件目录

2 将input文件发送到到分布式文件系统中并检查是否成功


3 测试案例



在生产上，map和reduce是分步运行的，map运行到50%时reduce开始运行，对于小的数据文件，map运行到100%reduce才开始运行。
在资源不够的情况下会报错，会尝试提交其他资源，重新上传资源，其每次输出的文件夹都不一样，因为系统不会覆盖原来的输出文件，这时候会给输出文件重新命名以区分开来，不然的话会出错的。

4 从分布式文件系统复制output到本地并测试


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