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1.1、先准备words.txt文件上传到hdfs，文件内容如下：
1.2、在hdfs中创建两个文件夹，分别为/input、/output
1.3、将创建好的words.txt文件上传到hdfs中/input
1.6、返回我们的服务器，检查输出文件夹wc存不存在并查看统计结果
提交MapReduce程序至YARN运行
在部署并成功YARN集群后，我们就可以在YARN上运行各类应用程序了。
YARN作为资源调度管控框架，其本身提供资源供许多程序运行，常见的有：
- MapReduce程序
- Spark程序
- Flink程序
Spark与Flink是大数据后续学习内容，我们目前先来体验一下在YARN上执行MapReduce程序的过程。
Hadoop官方内置了一些预置的MapReduce程序代码，我们无需编程，只需要通过命令即可使用，常用的有2个MapReduce内置程序：
- wordcount：单词计数程序（统计指定文件内各个单词出现的次数）
- pi：求圆周率（通过蒙特卡罗算法求圆周率）
这些内置的示例MapReduce程序代码，都在：
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar 这个文件内
可以通过hadoop jar命令来运行它，提交MapReduce程序到YARN中。
语法：hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ..... [程序参数]
1、提交wordcount示例程序
单词计数示例程序的功能很简单：
- 给定数据输入路径（HDFS）、给定结果输出的路径（HDFS）
- 将输出路径内的数据中的单词进行计数，将结果写到输出路径
我们可以准备一份数据文件，并上传到HDFS中。
1.1、先准备words.txt文件上传到hdfs，文件内容如下：
1.2、在hdfs中创建两个文件夹，分别为/input、/output
1.3、将创建好的words.txt文件上传到hdfs中/input
1.4、提交MapReduce程序至YARN
语法：hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ..... [程序参数]
1.5、可通过node1:8088查看
YARN给MapReduce提供资源，相当于给他提供了容器，然后他在容器里面完成了数据计算
1.6、返回我们的服务器，检查输出文件夹wc存不存在并查看统计结果
2、提交圆周率示例程序
可以执行如下命令，使用蒙特卡罗算法模拟计算求PI（圆周率）
hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.0.jar pi 3 1000
- 参数pi表示要运行的Java类，这里表示运行jar包中的求pi程序
- 参数3，表示设置几个map任务
- 参数1000，表示模拟求pi的样本数（越大求得PI越准确，但是速度越慢）
运行如下：
总结
1、Hadoop自带的MapReduce示例程序的代码jar包是
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar
2、使用什么命令提交MapReduce程序到YARN中执行？
hadoop jar 命令
语法：hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ..... [程序参数]
3、如何查看程序运行状态
在YARN WEB页面查看