寫過程式分布式**的人都知道，分布式的程式是比較難以除錯的，但是也不是不可以除錯，對於hadoop分布式集群來說，在其上面執行的是mapreduce程式，因此，有時候寫好了mapreduce程式之後，執行結果發現跟自己想要的結果不一樣，但是有沒有報錯，此時就很難發現問題，查詢問題的方法之一就是對程式進行除錯，跟蹤**的執行，找出問題的所在。那麼對於hadoop的mapreduce是如何進行除錯的呢？
毫無疑問當然是借助eclipse這個強大的工具。具體方式如下：
說明：由於公司伺服器上部署的是cloudera cdh5.4.4，在網上找了很多資料，沒有發現cdh5.4.4相關的eclipse外掛程式，這可難倒我了。網上搜尋很多人有跟我一樣的困境。但是在apache hadoop版本下就是不存在這樣的問題，對於這個問題，我暫時的解決方案是在本地搭建乙個偽分布式的apache hadoop的集群。這個偽分布式集群就是用來給我的除錯程式使用。當我們當程式除錯好了，再直接匯入到cdh版本的工程中即可。
3、通過步驟2，我們已經可以建立mapreduce程式了，下面實戰一下。
（1）開啟eclipse整合開發環境的工具
（2）安裝步驟2方式，新增hadoop的安裝目錄。並新增mapreduce的tools。
（4）此時eclipse中會出現dfs location這樣乙個標識，這個表示的是hdfs，他能載入你偽分布式集群上的hdfs的所有目錄，你在這個上面操作就相當於在hdfs上面操作，前提是你擁有相應的許可權。如下圖所示：（你可以在這個上面很方便的刪除測試檔案）
（5）編寫map/reduce程式。在這裡我們就用wordcount這個例子來除錯一下。
編寫好了wordcount後，單擊除錯，進入除錯介面。如下圖所示：
（6）當你一直採用上面的方式除錯後，中間會讓你選擇新增原始檔的目錄，你新增一下就好了，然後姐可以進入我們的map類中。如下圖所示：
此時，你就可以觀察和跟蹤在map類中的map方法的執行是否正確。找出問題的根源。
（7）同樣，當你在map中執行完後，接著就會進入reduce類中，這中間會敬禮乙個shuffle過程。這個過程是理解mapreduce的關鍵所在，請參考：
當你進入reduce類後，你可以看到如下圖所示：
此時，你可以跟蹤你的**是否是按照你的演算法思路進行。查詢問題的根源。
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