MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： linux1:/opt # yarn jar MRTest-XXX.jar /user/m

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/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

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* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample 查看调测结果 通过 MapReduce服务 的WebUI进行查看

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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创建资源名称为test的资源，资源类型为jar，资源文件所在OBS路径为obs://dlf-test/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar，资源主Jar包所依赖的JAR包、properties文件为obs://dlf-test/depend1.jar","obs://dlf-test/depend2

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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“settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。

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yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。

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yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类的main方法。

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Oozie样例程序开发思路 开发流程 工作流配置文件“workflow.xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java

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“settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包。 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。

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“settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。

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Oozie样例程序开发思路 开发流程 工作流配置文件“workflow.xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组Coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java

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Oozie样例程序开发思路 开发流程 工作流配置文件“workflow.xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组Coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java

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Oozie样例程序开发思路 开发流程 工作流配置文件“workflow.xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java

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va通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class< > cls)选择使用一个。也可以在“mapred-site

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MapReduce开发指南 MapReduce应用开发概述 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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> cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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