MapReduce任務有三種運行方式：

1、windows（linux）本地調試運行，需要本地hadoop環境支持

2、本地編譯成jar包，手動發送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式運行。

3、本地編譯環境在IDE裏直接提交到集群上運行，實際上這種方式就是第二種方式的變種。

本例說的就是第三種方式

1）核心的部分就是Confirguration的配置
2）本地需要編譯成jar包
3）運行參數在本地配置，包括輸入輸出參數
4）出現windows下的環境配置問題，參照https://www.cnblogs.com/asker009/p/10348188.html

關鍵運行代碼如下：mapper和reducer就不貼出來了，可以看之前的https://www.cnblogs.com/asker009/p/10337598.html

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import
 
 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.net.URI;

public class WordCount {

    private static String HDFSUri = "hdfs://bigdata-senior01.home.com:9000";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        if(args.length!=2)
        {
            System.err.println(
 
"使用格式：WordCount <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }

        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //Configuration類代表作業的配置，該類會加載mapred-site.xml、hdfs-site.xml、core-site.xml等配置文件。
        Configuration conf =new Configuration();


        //本地模式運行mr程序時，輸入輸出的數據可以在本地，也可以在hdfs上
        //到底在哪裏，就看以下兩行配置你用哪行，默認就是file:///
        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://bigdata-senior01.home.com:9000");
//        conf.set("fs.defaultFS", "file:///");

        //本地提交到集群上運行
        //運行集群模式，就是把程序提交到yarn中去運行
        //要想運行為集群模式，以下5個參數要指定為集群上的值（實際上就是hadoop集群上的配置）
        //還需要把hadoop集群上core-site.xml,yarn-site.xml,mapred-site.xml拷貝到resources目錄下或者把這幾個文件的核心配置寫入conf變量
        //如果是把程序打包成jar,hadoop jar運行，不需要寫下面，因為hadoop jar腳本自動把集群中配置好的配置文件加載給該程序
        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        conf.set("yarn.nodemanager.aux-services","mapreduce_shuffle");
        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "bigdata-senior01.home.com");
        conf.set("hadoop.tmp.dir","/opt/data/tmp");
        conf.set("mapreduce.application.classpath","/opt/modules/hadoop-3.1.0/share/hadoop/mapreduce/*, /opt/modules/hadoop-3.1.0/share/hadoop/mapreduce/lib-examples/*");

        //跨平臺提交
        conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");
        //設置mapred.jar的路徑,不然會報找不到，設置的內容就是本例中輸出的jar包
        conf.set("mapred.jar","E:\\myProgram\\Java\\wordcount\\out\\artifacts\\wordcount_jar\\wordcount.jar");


        //如果實在非hadoop用戶環境下提交任務
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop");
        System.out.println("HADOOP_USER_NAME: "+System.getProperty("HADOOP_USER_NAME"));

        

        Path outPath = new Path(args[1]);
        //FileSystem裏面包括很多系統，不局限於hdfs
        FileSystem fileSystem = FileSystem.get(URI.create(HDFSUri),conf);
        //刪除輸出路徑
        if(fileSystem.exists(outPath))
        {
            fileSystem.delete(outPath,true);
        }

        Job job = Job.getInstance(conf,"word count"); // new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        //Combiner最終不能影響reduce輸出的結果
//        job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //一般情況下mapper和reducer的輸出的數據類型是一樣的，所以我們用上面兩條命令就行，如果不一樣，我們就可以用下面兩條命令單獨指定mapper的輸出key、value的數據類型
        //job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        //job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //hadoop默認的是TextInputFormat和TextOutputFormat,所以說我們這裏可以不用配置。
//        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
//        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);


        //指定的這個路徑可以是單個文件、一個目錄或符合特定文件模式的一系列文件。
        //從方法名稱可以看出，可以通過多次調用這個方法來實現多路徑的輸入。
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));


        boolean result = job.waitForCompletion(true);

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long timeSpan = endTime - startTime;
        System.out.println("運行耗時："+timeSpan+"毫秒。");

        System.exit( result ? 0 : 1);

    }
}

hadoop 把mapreduce任務從本地提交到hadoop集群上運行