Linux中Hadoop作业提交流程是怎样的

在Linux环境下，使用Hadoop提交作业的流程大致如下：

1. 准备工作

• 安装Hadoop：确保Hadoop集群已经正确安装并配置。
• 编写MapReduce程序：使用Java或其他支持的语言编写MapReduce程序。
• 打包程序：将编写的MapReduce程序打包成JAR文件。

2. 提交作业

使用hadoop jar命令提交作业。基本语法如下：

hadoop jar your-job.jar com.yourcompany.YourMainClass input output

• your-job.jar：包含MapReduce程序的JAR文件。
• com.yourcompany.YourMainClass：MapReduce程序的主类。
• input：输入数据所在的HDFS路径。
• output：作业输出结果的HDFS路径（注意：如果该路径已存在，作业会失败）。

3. 作业提交过程

1. 客户端提交作业：

   • 客户端将作业的JAR文件和相关配置信息发送给ResourceManager。
   • ResourceManager将作业分配给一个NodeManager。

2. 资源分配：

   • NodeManager为作业分配所需的资源（如内存、CPU）。
   • ResourceManager更新作业的状态为RUNNING。

3. 任务调度：

   • ResourceManager将Map任务和Reduce任务分配给合适的NodeManager。
   • NodeManager启动Map任务和Reduce任务的容器（Container）。

4. 任务执行：

   • Map任务从HDFS读取输入数据，进行处理，并将中间结果写入本地磁盘。
   • Reduce任务从Map任务的输出中读取中间结果，进行汇总处理，并将最终结果写入HDFS。

5. 作业完成：

   • 当所有Map任务和Reduce任务都完成后，ResourceManager更新作业的状态为SUCCEEDED或FAILED。
   • 客户端可以通过hadoop job -status <job_id>命令查询作业状态。

4. 监控和调试

• 查看作业日志：可以通过ResourceManager的Web界面或命令行工具查看作业的详细日志。
• 调试作业：根据日志信息进行调试，可能需要修改代码或配置。

5. 清理输出目录

作业完成后，建议手动删除输出目录，以避免下次提交作业时因输出目录已存在而失败。

示例命令

hadoop jar /path/to/your-job.jar com.yourcompany.YourMainClass /input/path /output/path

注意事项

• 确保HDFS路径正确且可访问。
• 确保作业所需的资源（如内存、CPU）在NodeManager上可用。
• 确保Hadoop集群正常运行，没有节点宕机或其他故障。

通过以上步骤，你可以在Linux环境下成功提交并运行Hadoop作业。