方案：
1、用命令行方式提交
2、在eclipse中提交作業
3、采用eclipse的插件實現項目的提交
方案一：用命令行方式提交
其一，前提：
成功搭建一個hadoop集群，或成功部署一個偽分布式，并啟動hadoop。
其二，提交過程：
1、在eclipse中將我們的項目打成一個jar包，放到hadoop的安裝目錄下。
2、在命令行中提交作業，這里以hadoop自帶的wordcount程序為例：
（1）將統計文件傳到hdfs，如圖（1）
（2）向云提交作業，如圖（2）
提交作業時，如果遇到錯誤：Name node in safe mode，可采用下面的解決方法，如圖（3）
（3）列出hdfs上輸出文件夾下的文件，如圖（4）
（4）在命令行中打印統計好的結果，如圖（5）
（注：在命令行中提交作業是按hadoop/conf下的配置文件提交的）
方案二：在eclipse中提交作業
其一，前提：
1、在你的電腦上安裝好eclipse，可以在linux下，也可以在windows環境下哦～，這里需要指出的是：提交作業的機器只要
有hadoop的API就可以了，和提交作業的機器所處的環境無關。
2、成功搭建一個hadoop集群，或成功部署一個偽分布式，并啟動hadoop。
其二，提交過程：
1、在eclipse下建立一個mapreduce項目，導入hadoop的API（hadoop/lib下的包）。
這里直接從外部導入hadoop中自帶的wordcount程序。為了可以直接“Run java Aplication”我修改了一點wordcount的代碼，
使其輸入輸出文件的地址直接在代碼中設置。貼出代碼如下：
wordcount.java:
- package org.apache.hadoop.examples;
-
- 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 {
- //mapper類
- 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);
- }
- }
- }
-
- //reducer類
- 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 = new Job(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("/home/hadoop/testin"));
- FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/home/hadoop/testout"));
-
- System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
-
- }
- }
-
如果此時你run java aplication,呵呵，你的程序只會在eclipse中虛擬的一個云環境中運行，而不會跑上云端去運行哦。
我們一幫人在這個問題上糾結了好長時間。如果你想在云端運行，需要在main方法中添加幾行代碼，代碼附錄如下：
- //在你的文件地址前自動添加：hdfs://master:9000/
- conf.set("fs.default.name", "hdfs://master:9000/");
- conf.set("hadoop.job.user","xiaolu");
- //指定jobtracker的ip和端口號，master在/etc/hosts中可以配置
- conf.set("mapred.job.tracker","master:9001");
（注：如果你運行的不是master上也有的項目，比如自己實現的pagerank，那會報錯如下：）
- java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: *.PRMapper
這時會報找不到Mapper類的錯。呵呵，這個問題也卡了我們好長時間。我們分析：可能是沒有將項目打包，導致云上
沒有mapreduce程序的緣故，我們嘗試著將pagerank項目打成.jar文件，放在項目下，將main方法作出如下修改：
- //將Configuration類換成JobConf類
- JobConf conf = new JobConf();
- //設置jar
- conf.setJar("pagerank.jar");
這時運行java aplication ,呵呵，結果我們成功地將作業提交到了云端。（在瀏覽器中瀏覽：master:50030）
方案三：采用eclipse的插件實現項目的提交
其一，前提：
在eclipse中成功地安裝mapreduce插件。
不過需要提醒各位的是：hadoop-0.20.203.0版本自帶的插件不夠完整，需要作出如下修改：
1、將HADOOP_HOME/lib目錄下的 commons-configuration-1.6.jar , commons-httpclient-3.0.1.jar , commons-lang-2.4.jar ,
jackson-core-asl-1.0.1.jar 和 jackson-mapper-asl-1.0.1.jar 等5個包復制到hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的lib目錄下。
2、然后，修改該包META-INF目錄下的MANIFEST.MF，將classpath修改為以下內容：
- Bundle-ClassPath: classes/,lib/hadoop-core.jar,lib/commons-cli-1.2.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/jackson-core-asl-1.0.1.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.0.1.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-lang-2.4.jar
（注：這樣就完成了對hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的修改。如果還有其它的問題，比如Map/Reduce Locations
下添加一個Location不能彈出添加對話框，這是eclipse版本的問題，我建議大家采用eclipse的版本是：
eclipse-java-indigo-SR1-linux-gtk.tar.gz。）
其二，提交過程：
1、不用手動將項目打成jar包，run on Hadoop就OK了。