Hadoop多节点MapReduce作业执行咨询：是否需手动编写脚本？

嗨，完全不用不好意思，新手阶段的问题都是入门的必经之路😉

针对你的问题，答案是：Hadoop会自动在这三个Slave节点上执行MapReduce作业，完全不需要额外编写脚本。

原因很简单，Hadoop的核心就是为分布式存储和计算设计的：

• 首先，你的气象数据虽然存在不同Slave节点，但它们都属于同一个HDFS集群，NameNode会记录所有数据块的存储位置信息。
• 当你提交MapReduce作业时，ResourceManager（YARN的核心组件）会根据NameNode提供的数据位置，自动将Map任务调度到对应数据所在的Slave节点上执行（这就是所谓的数据本地化，能大幅减少节点间的数据传输，提升效率）。
• 不管你的数据分散在多少个Slave节点，只要你在提交作业时指定的HDFS输入路径包含了所有时段的数据（比如/weather-data/，这个路径下包含三个节点上的各时段子目录），Hadoop就会自动扫描所有相关数据块，分配对应的Map任务到存储这些数据的节点上。

你只需要像平时提交MR作业一样，用常规命令提交即可，比如：

hadoop jar your-temperature-job.jar com.example.TemperatureMaxJob /weather-data /max-temperature-output

这里的/weather-data是你所有气象数据在HDFS上的根路径，Hadoop会自动处理跨节点的数据读取和计算。

总结一下：Hadoop框架已经帮你封装了分布式计算的细节，你只需要关注MapReduce作业的业务逻辑（比如如何解析气象数据、计算最高温），不需要手动编写脚本去控制任务在哪个节点执行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chen Guo