1. 准备数据文件

首先，我们需要在Hadoop集群的主节点上准备数据文件，用于词频统计MapReduce作业。

• 在master云主机上创建一个名为 test.txt 的文件。

2. 文件上传到HDFS指定目录

接下来，我们将本地文件系统上的数据文件上传到HDFS的指定目录。

2.1 创建HDFS目录

• 执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input 来创建HDFS目录。

2.2 上传文件到HDFS

• 执行命令：hdfs dfs -put test.txt /wordcount/input 来上传文件。

2.3 查看上传的文件

• 执行命令：hdfs dfs -ls /wordcount/input 来查看目录中的文件。
• 执行命令：hdfs dfs -cat /wordcount/input/test.txt 来查看文件内容。
• 也可以通过Hadoop WebUI界面来查看文件。

3. 运行词频统计程序的jar包

我们将使用Hadoop自带的示例jar包来运行词频统计程序。

3.1 查看Hadoop自带示例jar包

• 切换到MR示例目录：执行命令 cd $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce。
• 列出目录信息：执行命令 ls。
• 找到示例程序jar包：hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar。

3.2 运行示例jar包里的词频统计

• 执行命令：hadoop jar ./hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar wordcount /wordcount/input/test.txt /wordcount/output 来运行词频统计程序。

4. 查看词频统计结果

• 执行命令：hdfs dfs -ls /wordcount/output 来查看结果文件。
• 执行命令：hdfs dfs -cat /wordcount/output/* 来查看词频统计的结果内容。

5. 在HDFS集群UI界面查看结果文件

• 通过HDFS集群UI界面查看 /wordcount/output 目录下的文件。

6. 在YARN集群UI界面查看程序运行状态

• 在浏览器中访问 http://master:8088 来查看YARN集群的界面。
• 观察应用程序的运行状态，例如 application_1728606339394_0001。

7. 失败状态原因分析与解决

如果作业失败，可能是因为 mapred-site.xml 文件中没有配置必要的环境变量。

• 配置必要的环境变量：

  <configuration>
      <!-- 配置项 -->
      <property>
          <name>mapreduce.framework.name</name>
          <value>yarn</value>
      </property>
      <property>
          <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4</value>
      </property>
      <property>
          <name>mapreduce.map.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4</value>
      </property>
      <property>
          <name>mapreduce.reduce.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4</value>
      </property>
  </configuration>
  

• 修改配置后，需要将配置分发到所有节点，并重启Hadoop服务。

通过以上步骤，我们完成了一个词频统计的MapReduce作业，从准备数据到运行作业，再到查看结果。这个过程展示了Hadoop MapReduce作业的基本流程和一些常见的配置问题及其解决方法。