Hadoop作业提交Linux流程是啥

Hadoop作业提交的Linux流程主要包括以下几个步骤：

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或其他支持的编程语言编写MapReduce作业。
• 打包作业：将编写的MapReduce程序打包成JAR文件。

2. 提交作业

在Linux终端中，使用hadoop jar命令来提交作业。基本语法如下：

hadoop jar your-job.jar com.yourcompany.YourMainClass input_path output_path

• your-job.jar：包含MapReduce程序的JAR文件。
• com.yourcompany.YourMainClass：MapReduce程序的主类。
• input_path：输入数据的HDFS路径。
• output_path：输出数据的HDFS路径（注意：输出路径不能已经存在）。

3. 监控作业

提交作业后，可以使用以下命令来监控作业的执行状态：

• 查看作业列表：

  hadoop job -list
  

• 查看特定作业的详细信息：

  hadoop job -status <job_id>
  

• 查看作业的历史记录：

  hadoop job -history <job_id>
  

4. 查看作业输出

作业完成后，可以在指定的输出路径下查看结果文件。例如：

hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/path/part-r-00000

5. 清理资源

如果不再需要作业的输出数据，可以删除输出路径以释放存储空间：

hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/output/path

注意事项

• 权限问题：确保运行作业的用户有权限访问输入和输出路径。
• 集群状态：在提交作业前，检查Hadoop集群的状态是否正常。
• 资源分配：根据作业的需求，合理配置MapReduce任务的资源（如内存、CPU等）。

通过以上步骤，你可以在Linux环境下顺利提交和管理Hadoop MapReduce作业。