MapReduce程序的几种提交运行模式

以下将介绍以下开发完MapReduce程序后，提交运行的几个模式。

本地模型运行

• 在windows的eclipse里面直接运行main方法，就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行

----输入输出数据可以放在本地路径下（c:/wc/srcdata/）

----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://itunic:9000/wc/srcdata)

• 在linux的eclipse里面直接运行main方法，但是不要添加yarn相关的配置，也会提交给localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本地路径下（/home/hadoop/wc/srcdata/） ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://itunic:9000/wc/srcdata)

集群模式运行

• 将工程打成jar包，上传到服务器，然后用hadoop命令提交  hadoop jar wc.jar cn.itunic.hadoop.mr.WCRunner
• 在linux的eclipse中直接运行main方法，也可以提交到集群中去运行，但是，必须采取以下措施： ----在工程src目录下加入 mapred-site.xml 和 yarn-site.xml ----将工程打成jar包(wc.jar)，同时在main方法中添加一个conf的配置参数　conf.set("mapreduce.job.jar","wc.jar");
• 在windows的eclipse中直接运行main方法，也可以提交给集群中运行，但是因为平台不兼容，需要做很多的设置修改 ----要在windows中存放一份hadoop的安装包（解压好的） ----要将其中的lib和bin目录替换成根据你的windows版本重新编译出的文件 ----再要配置系统环境变量 HADOOP_HOME 和 PATH ----修改YarnRunner这个类的源码