快速入门

前提条件

请确认您已满足如下条件：

• 已安装并配置MaxCompute客户端。

  更多安装并配置MaxCompute客户端操作，请参见安装并配置MaxCompute客户端。

• 已安装MaxCompute Studio并连接MaxCompute项目。

  更多安装MaxCompute Studio及连接MaxCompute项目操作，请参见安装MaxCompute Studio和管理项目连接。

• 请确保您购买的产品规格非按量计费开发者版。

  按量计费开发者版不支持处理MapReduce作业。

• 已准备好源数据文件并保存至本地。

  本文的示例数据文件名称为data.txt，内容为hello,odps，保存位置为MaxCompute客户端的bin目录。

注意事项

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-mapred</artifactId>
    <version>0.36.4-public</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-commons</artifactId>
    <version>0.36.4-public</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-core</artifactId>
    <version>0.36.4-public</version>
</dependency>

操作流程

1. 步骤一：开发MapReduce程序

   通过MaxCompute Studio编写、运行调试MapReduce程序。

2. 步骤二：生成并上传MapReduce JAR包

   将编译成功的WordCount.java脚本打包为JAR包并上传至MaxCompute项目中。

3. 步骤三：运行MapReduce作业

   基于上传至MaxCompute项目的JAR包，使用jar命令运行MapReduce作业。

步骤一：开发MapReduce程序

1. 创建MaxCompute Java Module。

   1. 启动IntelliJ IDEA，在顶部菜单栏，单击File > New > Module...。

   2. 在New Module对话框的左侧导航栏，单击MaxCompute Java。

   3. 配置Module SDK，单击Next。

   4. 填写Module name，例如mapreduce，单击Finish。

2. 编写并运行调试WordCount MapReduce程序。

   1. 在Project区域，右键单击Module的源码目录src > main > java，选择new > MaxCompute Java。

   2. 在Create new MaxCompute java class对话框，单击Driver，并填写Name，例如WordCount，按Enter键。

      

   3. 在新建的WordCount.java脚本界面，编写WordCount MapReduce程序，实现统计单词个数功能。

      WordCount完整代码示例，请参见代码示例。

   4. 在左侧导航栏的WordCount.java脚本上，单击右键，选择Run。

   5. 在Run/Debug Configurations对话框，配置MaxCompute project为目标MaxCompute项目。

      

   6. 单击OK，运行并调试WordCount.java脚本，确保脚本编译成功。

步骤二：生成并上传MapReduce JAR包

1. 在IntelliJ IDEA左侧导航栏的WordCount.java脚本上，单击右键，选择Deploy to server...。

2. 在Package a jar and submit resource对话框，配置打包参数并单击OK，完成打包及上传操作。

   

   详细参数说明，请参见操作步骤。

   说明

   如果您使用Maven开发MapReduce程序，打包为JAR包后，需要通过MaxCompute客户端手动将JAR包上传至MaxCompute项目。更多上传JAR包操作，请参见添加资源。命令示例如下。

   add jar mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar;

步骤三：运行MapReduce作业

1. 登录MaxCompute客户端或在MaxCompute Studio中打开MaxCompute客户端。

   MaxCompute Studio中集成了MaxCompute客户端，您可以在MaxCompute Studio中直接运行MaxCompute客户端。更多信息，请参见集成MaxCompute客户端。

2. 创建输入表和输出表。

   输入表中的数据为MapReduce作业的源数据，输出表中存储MapReduce作业对输入表中的数据进行处理后的结果。命令示例如下。

   --创建输入表wc_in。
   create table wc_in (key STRING, value STRING);
   --创建输出表wc_out。
   create table wc_out (key STRING, cnt BIGINT);

   更多建表语法信息，请参见创建表。

3. 使用Tunnel Upload命令向表wc_in中插入数据。

   命令示例如下。

   tunnel upload data.txt wc_in;

   更多Tunnel信息，请参见Tunnel。

4. 使用jar命令调用生成的JAR包，运行MapReduce作业。

   命令示例如下。

   jar -resources mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar -classpath mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar com.aliyun.odps.mapred.open.example.WordCount wc_in wc_out;

   • -resources mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar：-resources指定MapReduce作业调用的资源名称，即步骤二中上传的JAR包mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar。

   • -classpath mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar ：-classpath指定MainClass所在JAR包的本地路径。

   • com.aliyun.odps.mapred.open.example.WordCount：MapReduce程序中定义的MainClass。

   • wc_in wc_out：输入表和输出表。

   更多jar命令信息，请参见语法介绍。

5. 执行如下命令查看wc_out表的写入结果。

   select * from wc_out;

   返回结果如下。

   +------------+------------+
   | key        | cnt        |
   +------------+------------+
   | hello      | 1          |
   | odps       | 1          |
   +------------+------------+