1、建立檔案example.txt,並將其拷貝到hdfs的/user/root中

./hadoop fs -put /root/example.txt /user/root

2、執行hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar

./hadoop jar ../share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar wordcount /user/root/example.txt /output

3、按照搭建叢集這篇配置/opt/hadoop-2.8.0/etc/hadoop/mapred-site.xml，wordcunt會卡在INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%

        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property

按照如上配置，則使用yarn來進行計算，那麼必須啟動nodemanager,

如果不使用yarn,進行mapreduce.job.tracker配置，也可以用MRv2來執行job，這樣就不需要啟動nodemanager：

<property>
        <name
 
>mapreduce.job.tracker</name>
        <value>hdfs://hserver2:8001</value>
        <final>true</final>
<property>

修改後，重新執行wordcunt

4、檢視輸出的統計

./hadoop fs -cat /output/part-r-00000

至此，wordcunt測試完成。