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hadoop jar 命令

 
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http://chqz1987.blog.163.com/blog/static/514383112013261505866/

假如执行下面命令:
cd /home/hadoop/  && hadoop jar ./test/wordcount/wordcount.jar org.codetree.hadoop.v1.WordCount /test/chqz/input /test/chqz/output
那么这个命令内部到底做了些什么呢?

1、首先,在 ${HADOOP_HOME}/bin/hadoop 脚本中我们可以看到有如下代码:


由于这里$starting_secure_dn=false的(这里可以参见hadoop脚本),所以最终会执行下面这行代码:

从上面shell脚本中,我们可以明确看出当执行hadoop jar命令时,实际上执行了org.apache.hadoop.util.RunJar类。
下面#run it这一行代码实质上是为执行这个类的main方法设置所需的类路径classpath。

2、继续研究org.apache.hadoop.util.RunJar来内发生的事情:





因此,命令hadoop jar ./test/wordcount/wordcount.jar org.codetree.hadoop.v1.WordCount /test/chqz/input /test/chqz/output的各段的含义:
(1) hadoop:${HADOOP_HOME}/bin下的shell脚本名
(2) jar:hadoop脚本需要的command参数
(3) ./test/wordcount/wordcount.jar:要执行的jar包在本地文件系统中的完整路径,参递给RunJar类
(4) org.codetree.hadoop.v1.WordCount:main方法所在的类,参递给RunJar类
(5) /test/chqz/input传递给WordCount类,作为DFS文件系统的路径,指示输入数据来源。
(6) /test/chqz/output:传递给WordCount类,作为DFS文件系统的路径,指示输出数据路径。

3、org.codetree.hadoop.v1.WordCount类代码:

Source Code

 

  WordCount.java
1. package org.myorg;
2.  
3. import java.io.IOException;
4. import java.util.*;
5.  
6. import org.apache.hadoop.fs.Path;
7. import org.apache.hadoop.conf.*;
8. import org.apache.hadoop.io.*;
9. import org.apache.hadoop.mapred.*;
10. import org.apache.hadoop.util.*;
11.  
12. public class WordCount {
13.  
14.    public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
15.      private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
16.      private Text word = new Text();
17.  
18.      public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
19.        String line = value.toString();
20.        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
21.        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
22.          word.set(tokenizer.nextToken());
23.          output.collect(word, one);
24.        }
25.      }
26.    }
27.  
28.    public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
29.      public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
30.        int sum = 0;
31.        while (values.hasNext()) {
32.          sum += values.next().get();
33.        }
34.        output.collect(key, new IntWritable(sum));
35.      }
36.    }
37.  
38.    public static void main(String[] args) throws Exception {
39.      JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
40.      conf.setJobName("wordcount");
41.  
42.      conf.setOutputKeyClass(Text.class);
43.      conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
44.  
45.      conf.setMapperClass(Map.class);
46.      conf.setCombinerClass(Reduce.class);
47.      conf.setReducerClass(Reduce.class);
48.  
49.      conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
50.      conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
51.  
52.      FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
53.      FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
54.  
55.      JobClient.runJob(conf);
57.    }
58. }
59.
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