如何在Windows系统中远程提交MapReduce任务？

本文介绍了如何在Windows系统上远程提交MapReduce任务。需要配置Hadoop环境变量和SSH密钥对，然后使用命令行工具连接到Hadoop集群并提交任务。整个过程包括编写MapReduce代码、打包成JAR文件、上传到集群和执行提交命令。

1、配置Windows系统

安装配置Hadoop客户端：需要从集群中复制hadoop文件夹到Windows系统，作为Windows上的hadoop客户端。

配置Windows环境变量：设置HADOOP_HOME环境变量，将其指向hadoop安装目录，将hadoop的bin和sbin目录添加到系统的PATH变量中，具体操作为：在环境变量设置中新增"HADOOP_HOME=D:hadoopocdp3.5"以及在PATH后追加"；%HADOOP_HOME%sbin；%HADOOP_HOME%bin"。

配置hosts文件：如果Hadoop配置文件中的相关地址使用的是域名而非IP地址，需要在Windows的hosts文件中添加域名解析，hosts文件位于C:WindowsSystem32driversetc，需要将Hadoop namenode节点的/etc/hosts文件中的域名映射直接复制到Windows hosts文件中。

验证Hadoop配置：完成上述配置后，可以通过执行"hadoop version"命令来验证配置是否正确，如果不报错，则表示配置成功。

2、配置IDEA（针对Maven项目）

项目依赖配置：在Maven项目的pom.xml文件中添加Hadoop相关的依赖，添加hadoopcommon、hadoophdfs、hadoopmapreduceclientcore等依赖项，确保与远程集群的Hadoop版本一致。

代码编写和打包：编写MapReduce任务的相关Java代码，并通过Maven进行项目构建和打包，生成可执行的jar文件。

3、提交MapReduce任务

作业提交流程：通过Windows命令行或者IDEA内置的工具，使用hadoop命令提交MapReduce任务到远程集群，基本的命令格式包括指定hadoop jar、mainClass、以及必要的作业参数。

配置文件设置：如果需要特别指定客户端的配置文件，如"mapredsite.xml"，在该文件中进行相应配置，例如设置"mapreduce.appsubmission.crossplatform"参数为"true"以支持跨平台提交功能。

任务远程执行：提交作业后，可以在命令行中查看任务的实时执行进度和结果，作业完成后，可以查看作业的统计信息和计数器信息。

步骤详细描述了如何通过Windows系统配置环境、通过IDEA开发环境提交MapReduce任务到远程Hadoop集群的过程。