Debian中Hadoop作业提交流程是什么

在Debian系统中提交Hadoop作业的基本流程如下：

1. 准备运行环境：

   • 确保Hadoop集群已经正确安装和配置，所有节点之间可以互相通信。
   • 确保JobTracker和TaskTracker服务正在运行。

2. 编写MapReduce作业程序：

   • 使用Java或Python等编程语言编写MapReduce作业程序，并将其打包成JAR文件。

3. 上传作业文件：

   • 使用hadoop fs -put命令将作业程序JAR文件和任何依赖文件上传到HDFS中。
   • 示例命令：

     hadoop fs -put my-job.jar /path/to/job/directory
     

4. 提交作业：

   • 使用Hadoop提供的shell命令提交作业。示例命令如下：

     hadoop jar my-job.jar com.example.MyJobClass -D mapred.job.name=myJob -D mapred.reduce.tasks=10 -files /path/to/job/directory/blacklist.txt,/path/to/job/directory/whitelist.xml -libjars /path/to/job/directory/third-party.jar -archives /path/to/job/directory/dictionary.zip -input /test/input -output /test/output
     

   • 命令解释：
     • com.example.MyJobClass：MapReduce作业的Main类。
     • -D mapred.job.name=myJob：作业名称。
     • -D mapred.reduce.tasks=10：Reduce任务数量。
     • -files：指定需要上传到HDFS的文件或目录。
     • -libjars：指定作业依赖的第三方JAR文件。
     • -archives：指定需要上传到HDFS的归档文件。
     • -input：输入数据路径。
     • -output：输出数据路径。

5. 作业初始化：

   • JobClient根据作业配置信息将作业运行需要的全部文件上传到JobTracker文件系统（通常是HDFS）中。
   • JobClient调用RPC接口向JobTracker提交作业。

6. 任务分配：

   • JobTracker接收到作业后，将其告知TaskScheduler，由TaskScheduler对作业进行初始化。
   • TaskScheduler根据作业配置和集群资源情况，将作业分解成若干个Map Task和Reduce Task，并分配给TaskTracker节点。

7. 任务执行：

   • TaskTracker节点在获得JobTracker指派的任务后，启动任务对应的JVM，并执行Map Task或Reduce Task。

8. 作业完成：

   • 任务执行完成后，JobTracker会更新作业状态，用户可以通过Hadoop Web界面或命令行工具查询作业状态和结果。

以上就是在Debian系统中提交Hadoop作业的基本流程。具体的配置步骤可能会根据实际使用的Hadoop版本有所不同，建议参考官方文档以获取详细的配置指南。