Ubuntu Hadoop作业提交流程

在Ubuntu上提交Hadoop作业通常涉及以下步骤：

1. 环境准备：

   • 安装Java（Hadoop需要Java环境）。
   • 下载并解压Hadoop到本地或集群的某个节点。
   • 配置Hadoop环境变量，如HADOOP_HOME和PATH。
   • 根据需要配置core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, 和 yarn-site.xml。

2. 启动Hadoop集群（如果是分布式模式）：

   • 启动HDFS：start-dfs.sh
   • 启动YARN：start-yarn.sh
   • 检查NameNode和ResourceManager是否正常运行。

3. 准备作业：

   • 编写MapReduce程序或使用现有的Hadoop作业。
   • 编译程序并打包成JAR文件。

4. 上传数据到HDFS（如果作业需要处理存储在HDFS上的数据）：

   • 使用hdfs dfs -put命令将本地文件上传到HDFS。

5. 提交作业：

   • 使用hadoop jar命令提交作业。基本格式如下：

     hadoop jar your-application.jar YourMainClass input-path output-path
     

   • 其中your-application.jar是包含你的MapReduce程序的JAR文件，YourMainClass是主类的全名，input-path是输入数据在HDFS上的路径，output-path是输出结果的路径（注意：输出路径在提交作业前不应该存在，否则会报错）。

6. 监控作业：

   • 使用yarn application -list命令查看作业状态。
   • 使用yarn application -status <application_id>获取特定作业的详细状态。

7. 查看作业结果：

   • 作业完成后，可以在HDFS上指定的输出路径查看结果。
   • 使用hdfs dfs -get命令将结果从HDFS下载到本地。

8. 关闭Hadoop集群（如果是分布式模式，且在完成所有作业后）：

   • 停止YARN：stop-yarn.sh
   • 停止HDFS：stop-dfs.sh

这些步骤提供了一个基本的框架，具体的命令和配置可能会根据Hadoop的版本和具体的集群设置有所不同。在实际操作中，可能还需要进行更多的配置和调试工作。