Hadoop作业提交分析（四）

　　前面我们所分析的部分其实只是Hadoop作业提交的前奏曲，真正的作业提交代码是在MR程序的main里，RunJar在最后会动态调用这个main，在（二）里有说明。我们下面要做的就是要比RunJar更进一步，让作业提交能在编码时就可实现，就像Hadoop Eclipse Plugin那样可以对包含Mapper和Reducer的MR类直接Run on Hadoop。

　　一般来说，每个MR程序都会有这么一段类似的作业提交代码，这里拿WordCount的举例：

    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);