概要说明

wordcount运行以后在yarn上的job任务。

新建hadoop客户端

我们可以使用集群中任何一台机器作为客户端，这样来说有几个弊端，第一hadoop总是优先读写离自己最近的节点，然后同步到其他的节点，这样导致该节点的压力倍增，第二容易误删文件，可能导致节点不可用，等等原因，现在我们新建一个虚拟机专门用作客户端，这个很容易，我们直接在vbox里面clone一个虚拟机就可以了，详见大数据学习01之基于vbox 6.0搭建ubuntu 18.04伪集群#clone多个虚拟机

我clone的虚拟名：Ubuntu_client，主机名为：hadoop_client，用户名还是hadoop，由于是clone，这个客户机Java和Hadoop的环境跟集群的任何一个节点的配置一样，就不用再配置了，如果你是新建的，hadoop的版本要跟集群保持一致，还需要在core-site.xml配置fs.default.name，用于指定NameNode，把集群上的这个值复制过来就行了。

运行wordcount

登录hadoop_client

创建HDFS数据目录

创建一个目录，用于保存MapReduce任务的输入文件：

hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount

创建一个目录，用于保存MapReduce任务的输出文件：

hadoop fs -mkdir /output

查看刚刚创建的两个目录：

hadoop fs -ls /

创建一个单词文件，并上传到HDFS

创建的单词文件如下：

cat myword.txt
leaf yyh
yyh xpleaf
katy ling
yeyonghao leaf
xpleaf katy

上传该文件到HDFS中：

hadoop fs -put myword.txt /data/wordcount

在HDFS中查看刚刚上传的文件及内容：

hadoop fs -ls /data/wordcount

运行wordcount程序

wordcount样例程序在/home/hadoop/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce，进入该目录：

cd /home/hadoop/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce

执行：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount

看到以下打印就表示执行成功了：

通过命令查看，计算的结果：

hadoop fs -cat /output/wordcount/part-r-00000
katy    2
leaf    2
ling    1
xpleaf  2
yeyonghao       1
yyh     2

第一个MR任务成功执行。
我们还可以去yarn上查看该job的详情：
http://192.168.1.102:8088/cluster
打开就能看到开篇的界面了。

参考资料

https://blog.51cto.com/xpleaf/1962271

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