idea打包mavenjar包如何上传到hdfs然后执行

好的，我明白了，以下是回答： 1. 首先我们需要在Maven项目中添加Spark依赖，可以在pom.xml文件中添加以下依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.4.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.4.0</version> </dependency> ``` 2. 将data.csv文件上传到hdfs的/cateringdata/目录下，可以使用以下命令： ``` hdfs dfs -mkdir -p /cateringdata/ hdfs dfs -put data.csv /cateringdata/ ``` 3. 创建Spark程序，实现数据清洗和处理功能。代码片段如下： ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions.{col, concat_ws, regexp_extract} object FoodSparkTask { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("FoodSparkTask").getOrCreate() val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/cateringdata/data.csv") val filteredDF = df.filter(col("本月销量") =!= "" && col("本月销售额") =!= "" && col("本月销量") =!= "null" && col("本月销售额") =!= "null" && col("本月销量") =!= "0" && col("本月销售额") =!= "0") val filteredCount = df.count() - filteredDF.count() val filteredDF2 = filteredDF.filter(col("店铺评分").isNotNull) val filteredCount2 = filteredDF.count() - filteredDF2.count() val filteredDF3 = filteredDF2.filter(col("店铺评分").cast("double").isNotNull) val filteredCount3 = filteredDF2.count() - filteredDF3.count() val withIdDF = filteredDF3.withColumn("店铺id", regexp_extract(col("店铺url"), "\\d+", 0)) val resultDF = withIdDF.select(concat_ws(",", col("店铺id"), col("店铺名称"), ...)) resultDF.write.text("hdfs://localhost:9000/foodsparktask2") } } ``` 4. 将程序打包为jar包，可以使用Maven的打包命令`mvn package`，然后在target目录下会生成一个jar包。 5. 将jar包提交到Spark中运行，可以使用以下命令： ``` spark-submit --class FoodSparkTask --master yarn --deploy-mode client target/foodsparktask-1.0-SNAPSHOT.jar ``` 6. 查看hdfs中输出结果中的前5行数据，可以使用以下命令： ``` hadoop fs -cat /foodsparktask2/* | head -n 5 ``` 这样就可以完成课程设计要求的任务了。

### 打包并上传 Java 项目到 Hadoop 分布式文件系统的流程 #### 设置开发环境 为了能够在 IntelliJ IDEA 中成功打包并将 MapReduce 程序部署到 Hadoop 集群，需先确保本地已正确安装 JDK 和 Hadoop 并配置好环境变量。对于 Linux 用户来说，可以通过以下命令来完成基础软件栈的搭建[^3]。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y openjdk-8-jdk wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz tar xzf hadoop-2.7.3.tar.gz cd hadoop-2.7.3 ``` #### 创建 Maven 或 Gradle 工程结构 建议采用构建工具管理依赖关系，比如Maven或Gradle。这有助于简化第三方库版本控制和自动化编译过程。如果选择 Maven，则应在 pom.xml 文件内声明必要的依赖项： ```xml <dependencies> <!-- Hadoop Core --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> </dependency> <!-- Hadoop MapReduce Client Core --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> </dependency> </dependencies> ``` #### 编写业务逻辑代码 编写具体的 MapReduce 类之前，应该定义一个辅助函数用于初始化 Configuration 对象，该对象包含了访问远程 Hadoop 集群所需的信息。例如统计特定时间段内的用户活动频率时可以这样设计驱动类的一部分: ```java public static Configuration getMyConfiguration(){ Configuration conf = new Configuration(); // 远程集群地址 conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://namenode:9000"); conf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); conf.set("yarn.resourcemanager.hostname","resourcemanager"); return conf; } ``` #### 构建可执行 JAR 包 当所有源码准备就绪之后，通过 IDE 提供的功能导出包含全部依赖在内的 fat jar (uber-jar)，以便于后续分发给各个节点运行。具体操作是在菜单栏依次点击 File -> Project Structure... -> Artifacts 添加新的 artifact 定义，并勾选上 Include in project build 复选框[^4]。 #### 将应用程序提交至 HDFS 及启动作业 最后一步就是利用前面提到过的 Configuration 实例化 FileSystem 对象，进而调用 copyFromLocalFile 方法把生成好的 jar 文件传输过去；紧接着再借助 ToolRunner 来触发实际的任务调度工作流[^1]: ```java FileSystem fs = FileSystem.get(getMyConfiguration()); Path src = new Path("/path/to/local/jarfile.jar"); Path dst = new Path("/user/username/"); fs.copyFromLocalFile(src, dst); ToolRunner.run(new Configuration(), new YourDriverClass(), args); ```