hadoop怎么运行mapreduce程序任务 Hadoop MapReduce

## 1. 准备工作

在运行MapReduce程序之前，需要先确保已经安装和配置好Hadoop集群。同时，还需准备好输入数据和定义好输出目录。

## 2. 设置环境

通过以下步骤设置Hadoop集群的环境变量：

1. 打开终端窗口。

2. 输入命令：`export HADOOP_HOME/path/to/hadoop`，将Hadoop安装目录的路径赋值给HADOOP_HOME变量。

3. 输入命令：`export PATH$PATH:$HADOOP_HOME/bin`，将Hadoop的bin目录添加至系统的PATH变量中。

## 3. 编写代码

根据实际需求，编写MapReduce程序的Mapper和Reducer代码。在Mapper中定义输入数据的解析逻辑，并输出键值对；在Reducer中定义数据处理逻辑，输出最终的结果。

## 4. 运行任务

在终端窗口中运行以下命令提交MapReduce任务：

```shell

$ hadoop jar /path/to/jarfile.jar input output

```

其中，`/path/to/jarfile.jar`为包含MapReduce程序的jar文件路径，``为MapReduce程序的入口类，`input`为输入数据路径，`output`为输出结果路径。

## 结论

本文详细介绍了在Hadoop中运行MapReduce程序任务的步骤，包括准备工作、设置环境、编写代码和运行任务等内容。通过按照上述步骤操作，可以轻松地在Hadoop集群中运行和管理MapReduce任务，实现分布式数据处理和计算。

注意: 文章内容仅供参考，请根据实际情况进行操作。

Hadoop MapReduce 运行 任务

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