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= 實作十五 Lab15 =

{{{
#!html
<p style="text-align: center;"><big style="font-weight: bold;"><big>從 WordCount 範例學習新版 Hadoop MapReduce 的程式組成結構<br/>Learning Hadoop MapReduce Code Structure from WordCount Example</big></big></p>
}}}

[[PageOutline]]

{{{
#!text
請先連線至 nodeN.3du.me , N 為您的報名編號
}}}

== STEP 0 : 前置作業 ==

 * 首先，請確認您運行於全分散式模式下
{{{
~/hadoop_labs/lab002/hadoop-full-mode
}}}

== STEP 1 : 開啟另一個連線視窗 ==

 * ssh://nodeN.3du.me - 其中 N 為您的報名編號
 * http://nodeN.3du.me:50030 - 其中 N 為您的報名編號
 * 並且在新個連線視窗中執行以下的指令
{{{
watch -d -n 1 "jps; hadoop job -list"
}}}

== STEP 2 : 執行 MapReduce 任務 ==

 * 讓我們來觀察一下，當執行 MapReduce 任務時，發生了什麼事情？
{{{
cd ~/hadoop_labs/lab007
ant
hadoop fs -rmr input output
hadoop fs -put ~/hadoop/conf input
hadoop jar WordCount.jar input output
}}}

 * 提交任務後，請觀察另一個視窗 jps 結果的變化，並且觀察 50030 頁面的變化(需自行按 F5 更新畫面)。

 * 切換到單機模式，讓我們重新執行一次 WordCount.jar
{{{
export HADOOP_CONF_DIR=~/hadoop/conf.local/
hadoop fs -put ~/hadoop/conf local-input
hadoop jar WordCount.jar local-input local-output
unset HADOOP_CONF_DIR
}}}

== 實作習題 ==

 <問題 1> 請問在另一個視窗中，執行 jps 的結果，哪個 java process 代表 WordCount.java 的 main() 函數呢？
{{{
#!text
      (A) org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem
      (B) org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem
      (C) org.apache.hadoop.fs.shell.Count
      (D) org.apache.hadoop.fs.shell.CommandFormat
}}}