wiki:Hinet131022/Lab15

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實作十五 Lab15

從 WordCount 範例學習新版 Hadoop MapReduce 的程式組成結構
Learning Hadoop MapReduce Code Structure from WordCount Example

請先連線至 nodeN.3du.me , N 為您的報名編號

STEP 0 : 前置作業

  • 首先,請確認您運行於全分散式模式下
    ~/hadoop_labs/lab002/hadoop-full-mode
    

STEP 1 : 開啟另一個連線視窗

STEP 2 : 執行 MapReduce 任務

  • 讓我們來觀察一下,當執行 MapReduce 任務時,發生了什麼事情?
    cd ~/hadoop_labs/lab007
    ant
    hadoop fs -rmr input output
    hadoop fs -put ~/hadoop/conf input
    hadoop jar WordCount.jar input output
    
  • 提交任務後,請觀察另一個視窗 jps 結果的變化,並且觀察 50030 頁面的變化(需自行按 F5 更新畫面)。
  • 切換到單機模式,讓我們重新執行一次 WordCount.jar
    export HADOOP_CONF_DIR=~/hadoop/conf.local/
    hadoop fs -put ~/hadoop/conf local-input
    hadoop jar WordCount.jar local-input local-output
    unset HADOOP_CONF_DIR
    

實作習題

<問題 1> 請問在另一個視窗中,執行 jps 的結果,哪個 java process 代表 WordCount.java 的 main() 函數呢?

      (A) TaskTracker
      (B) RunJar
      (C) Child
      (D) Main

<問題 2> 請問在另一個視窗中,執行 jps 的結果,您觀察到最多同時存在幾個名為「Child」的 java process?

      (A) 0
      (B) 1
      (C) 2
      (D) 3

<問題 3> 請問切換到本機模式(Local Mode)後,當執行 hadoop jar WordCount.jar 指令時,在另一個視窗中,執行 jps 的結果,您觀察到最多同時存在幾個名為「Child」的 java process?

      (A) 0
      (B) 1
      (C) 2
      (D) 3
Last modified 11 years ago Last modified on Oct 23, 2013, 10:21:05 AM