引语：
这几周事情比较多，两周没写博客了，这周总算把hadoop的实例给运行起来，然后跑了一下官方的wordcount例子（用于统计文件中单词出现的次数）。
接下来是我成功运行实例的记录。运行的前提是安装配置好hadoop（可以参考我上一篇博客：hadoop伪分布式安装记录）
运行步骤：
1.先准备一个包含单词的文件，然后将这个文件上传到linux服务器上。
文件内容:
hello world hello hadoop
abc hadoop aabb hello word
count test hdfs mapreduce2.使用hdfs的命令创建好输入文件的目录（hfds的命令基本上和linux一样，可以去官网上查看下） hadoop fs -mkdir /input/wordcount
然后在创建一个输出目录/output为后续hadoop存放运行结果
3.然后将文件放入到hadoop的文件系统中hadoop fs -put /home/file1 /input/wordcount
创建完可以使用ls检查一下是否文件存在 hadoop fs -ls -R /
4.再进入到hadoop的share/hadoop/mapreduce中，有一个hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar
通过hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar 可以查看到这个官方给的例子里面有哪些程序可以执行
如下：
可以看到很多自带的使用程序，我们这里就使用wordcount。
执行命令
hadop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar /input/wordcount /output/wordcount最后的两个参数一个是文件的输入路径，就是我们之前创建再hdfs的路径，第二个参数是文件的输出路径，
如果没有的话hadoop会自己创建。
5.然后首先会进行map的过程，在使reduce的过程，这里可以理解为分而治之的步骤，map是多台机器上分别处理文件的中间结果，然后通过reduce（减少，聚合）把结果给汇总。
而且是先map执行完再回执行reduce。
6.去输出文件中查看结果，output/wordcount里面会有三个文件，有一个带part的就是输出结果,可以使用hadoop fs -cat 输出文件的路径查看结果
总结：
虽然看起来步骤不是很多，内容也比较简单，但是坑还是挺多的。要注意的点：
1.伪分布式搭建的hadoop，hostname这个要设置好，要和配置文件中一致，实在不行就直接指定127.0.0.1（反正我是这样解决了）
2.yarn的内存配置要合理，太小了发现会一直卡在runing job这个环节或者一直卡在map 0%这里，此时要去yarn-site中设置好内存的大小（根据实际服务器的内存设置，我设置的是2048M后就可以了）
3.如果发现卡在某个环节，记得去查看hadoop安装目录下的logs，里面有很多日志类型，包括nodeManageer，resourceManager等，执行不动了，日志里面会有相应的日志和提示可以帮助发现问题。
