本地模型運行 1：在windows的eclipse裡面直接運行main方法，就會將job提交給本地執行器localjobrunner執行 輸入輸出數據可以放在本地路徑下（c:/wc/srcdata/） 輸入輸出數據也可以放在hdfs中(hdfs://weekend110:9000/wc/srcdat ...
本地模型運行
1：在windows的eclipse裡面直接運行main方法，就會將job提交給本地執行器localjobrunner執行 ----輸入輸出數據可以放在本地路徑下（c:/wc/srcdata/） ----輸入輸出數據也可以放在hdfs中(hdfs://weekend110:9000/wc/srcdata) 2：在linux的eclipse裡面直接運行main方法，但是不要添加yarn相關的配置文件，也會提交給localjobrunner執行 ----輸入輸出數據可以放在本地路徑下（/home/hadoop/wc/srcdata/） ----輸入輸出數據也可以放在hdfs中(hdfs://weekend110:9000/wc/srcdata) 集群模式運行 1：將工程打成jar包，上傳到伺服器，然後用hadoop命令提交 hadoop jar wc.jar cn.intsmaze.hadoop.mr.wordcount.WCRunner 程式編寫好以後要打包成jar包放到hadoop集群上進行運行。這裡打包的jar包名為wc.jar。
先把文件上傳到linux目錄，然後在該目錄下使用指令將該jar分發到hadoop集群中並指定運行哪一個程式。hadoop jar wc.jar cn.intsmaze.hadoop.mr.WCRunner(指定運行java類的完整路徑)這個時候程式就執行了。 2:在linux的eclipse中直接運行main方法，也可以提交到集群中去運行，但是，必須採取以下措施： ----在工程src目錄下加入 mapred-site.xml 和 yarn-site.xml （這兩個文件在搭建hdfs時修改了的見hdfs文件夾下的搭建日誌） ----將工程打成jar包(wc.jar)，同時在main方法中添加一個conf的配置參數
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.job.jar","wc.jar");
JAR包的位置要在運行程式的工程裡面。
3:在windows的eclipse中直接運行main方法，也可以提交給集群中運行，但是因為平臺不相容，需要做很多的設置修改（很麻煩忽略）
----要在windows中存放一份hadoop的安裝包（解壓好的）
----要將其中的lib和bin目錄替換成根據你的windows版本重新編譯出的文件
----再要配置系統環境變數 HADOOP_HOME 和 PATH
----修改YarnRunner這個類的源碼
