环境：ubuntu 18.04， Hadoop 3.3.5
参考资料：Hadoop官网：MapReduce Tutorial

前置工作

运行Hadoop。
参考：单节点模式，集群模式

单节点模式（for first-time users）

在YARN上以pseudo-distributed模式运行MapReduce任务。

1. 格式化文件系统

  $ bin/hdfs namenode -format

2. 启动NameNode守护进程和DataNode守护进程

  $ sbin/start-dfs.sh

3. 浏览NameNode的web界面。默认情况下，该地址为http://localhost:9870/
   

4. 创建执行MapReduce任务所需的HDFS目录：

  $ bin/hdfs dfs -mkdir /user
  $ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>
  #这里的username我用的是root，具体需要看前面的配置。

5. 为mapreduce的xml文件新建配置。（如已添加可忽略）

<!-- 
etc/hadoop/mapred-site.xml
-->
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
    </property>
</configuration>

<!-- 
etc/hadoop/yarn-site.xml
-->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

6. 启动ResourceManager守护进程和NodeManager守护进程：

  $ sbin/start-yarn.sh

7. 浏览ResourceManager的web界面。默认情况下，该地址为http://localhost:8088/。
   如果这一步没有打开，可能是前面的某个进程没有成功启动，用jps检查一下。下面是正常启动的所有进程。如DataNode有缺失，可以参考我的这篇blog解决。
   
8. 准备工作就绪，congrats！接下来我们进入正题。

WordCount v1.0

源代码（出自hadoop官网）：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

1. 设定环境变量JAVA_HOME（之前应该已经设置了），HADOOP_CLASSPATH，路径如下：

# 在~/.bashrc追加以下环境变量，JAVA_HOME根据实际情况设置
export JAVA_HOME=/usr/java/default
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}
export HADOOP_CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

2. 编译WordCount.java文件，生成jar：

  $ bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java

运行出错：

上网搜了一通，最后突然醒悟，修改配置文件之后，忘记source ~/.bashrc了。配置生效后，可以成功编译！

接着执行：

$ jar cf wc.jar WordCount*.class

路径下的文件如下所示。

3. 设定两个HDFS的输入输出路径，分别是：/user/root/wordcount/input，/user/root/wordcount/output。
   
4. 在代码目录下创建2个文件，分别是file01和file02，里面的内容是：
   
5. 上传这两个文件到HDFS的input目录下。

  $ hdfs dfs -put file01 file02 wordcount/input
  
  $ hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/input/file01
  Hello World Bye World

  $ hadoop fs -cat /user/joe/wordcount/input/file02
  Hello Hadoop Goodbye Hadoop

5. 运行。

  $ hadoop jar wc.jar WordCount /user/root/wordcount/input /user/root/wordcount/output

报错。

尝试将output目录删掉：hdfs dfs -rm -r /user/root/wordcount/output。

重新执行。成功运行。

6. 查看输出结果。

  $ hadoop fs -cat /user/root/wordcount/output/part-r-00000