1.如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业
2.要成为一名专业的程序员，从零开始需要怎么一步步来比较好，要把最底层的先学精通吗？(个人认为)求学长

如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业

       MaxCompute（原ODPS）有一套自己的MapReduce编程模型和接口，简单说来，这套接口的输入输出都是MaxCompute中的Table，处理的数据是以Record为组织形式的，它可以很好地描述Table中的数据处理过程，然而与社区的Hadoop相比，编程接口差异较大。Hadoop用户如果要将原来的Hadoop MR作业迁移到MaxCompute的MR执行，需要重写MR的代码，使用MaxCompute的接口进行编译和调试，运行正常后再打成一个Jar包才能放到MaxCompute的平台来运行。这个过程十分繁琐，需要耗费很多的开发和测试人力。如果能够完全不改或者少量地修改原来的Hadoop MR代码就能在MaxCompute平台上跑起来，将是一个比较理想的方式。

       çŽ°åœ¨MaxCompute平台提供了一个HadoopMR到MaxCompute MR的适配工具，已经在一定程度上实现了Hadoop MR作业的二进制级别的兼容，即用户可以在不改代码的情况下通过指定一些配置，就能将原来在Hadoop上运行的MR jar包拿过来直接跑在MaxCompute上。目前该插件处于测试阶段，暂时还不能支持用户自定义comparator和自定义key类型，下面将以WordCount程序为例，介绍一下这个插件的基本使用方式。

       ä½¿ç”¨è¯¥æ’件在MaxCompute平台跑一个HadoopMR作业的基本步骤如下：

       1. 下载HadoopMR的插件

       ä¸‹è½½æ’件，包名为hadoop2openmr-1.0.jar，注意，这个jar里面已经包含hadoop-2.7.2版本的相关依赖，在作业的jar包中请不要携带hadoop的依赖，避免版本冲突。

       2. 准备好HadoopMR的程序jar包

       ç¼–译导出WordCount的jar包：wordcount_test.jar ，wordcount程序的源码如下:

       package com.aliyun.odps.mapred.example.hadoop;

       import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

       import org.apache.hadoop.fs.Path;

       import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

       import org.apache.hadoop.io.Text;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

       import java.io.IOException;

       import java.util.StringTokenizer;

       public class WordCount {

       public static class TokenizerMapper

       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

       private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

       private Text word = new Text();

       public void map(Object key, Text value, Context context

       ) throws IOException, InterruptedException {

       StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

       while (itr.hasMoreTokens()) {

       word.set(itr.nextToken());

       context.write(word, one);

       }

       }

       }

       public static class IntSumReducer

       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

       private IntWritable result = new IntWritable();

       public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,

       Context context

       ) throws IOException, InterruptedException {

       int sum = 0;

       for (IntWritable val : values) {

       sum += val.get();

       }

       result.set(sum);

       context.write(key, result);

       }

       }

       public static void main(String[] args) throws Exception {

       Configuration conf = new Configuration();

       Job job = Job.getInstance(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(args[0]));

       FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

       }

       }

       3. 测试数据准备

       åˆ›å»ºè¾“入表和输出表

       create table if not exists wc_in(line string);

       create table if not exists wc_out(key string, cnt bigint);

       é€šè¿‡tunnel将数据导入输入表中

       å¾…导入文本文件data.txt的数据内容如下：

       hello maxcompute

       hello mapreduce

       ä¾‹å¦‚可以通过如下命令将data.txt的数据导入wc_in中，

       tunnel upload data.txt wc_in;

       4. 准备好表与hdfs文件路径的映射关系配置

       é…ç½®æ–‡ä»¶å‘½åä¸ºï¼šwordcount-table-res.conf

       {

       "file:/foo": {

       "resolver": {

       "resolver": "c.TextFileResolver",

       "properties": {

       "text.resolver.columns.combine.enable": "true",

       "text.resolver.seperator": "\t"

       }

       },

       "tableInfos": [

       {

       "tblName": "wc_in",

       "partSpec": { },

       "label": "__default__"

       }

       ],

       "matchMode": "exact"

       },

       "file:/bar": {

       "resolver": {

       "resolver": "openmr.resolver.BinaryFileResolver",

       "properties": {

       "binary.resolver.input.key.class" : "org.apache.hadoop.io.Text",

       "binary.resolver.input.value.class" : "org.apache.hadoop.io.LongWritable"

       }

       },

       "tableInfos": [

       {

       "tblName": "wc_out",

       "partSpec": { },

       "label": "__default__"

       }

       ],

       "matchMode": "fuzzy"

       }

       }

要成为一名专业的程序员，从零开始需要怎么一步步来比较好，要把最底层的先学精通吗？(个人认为)求学长

       前言

       你是否觉得自己从学校毕业的时候只做过小玩具一样的程序？走入职场后哪怕没有什么经验也可以把以下这些课外练习走一遍（朋友的抱怨：学校课程总是从理论出发，作业项目都看不出有什么实际作用，自建微传单源码统计不如从工作中的需求出发）

       建议：

       不要乱买书，不要乱追新技术新名词，基础的东西经过很长时间积累而且还会在未来至少年通用。

       回顾一下历史，看看历史上时间线上技术的发展，你才能明白明天会是什么样。

       一定要动手，例子不管多么简单，建议至少自己手敲一遍看看是否理解了里头的细枝末节。

       一定要学会思考，思考为什么要这样，而不是那样。还要举一反三地思考。付费查询源码

       注：你也许会很奇怪为什么下面的东西很偏Unix/Linux，这是因为我觉得Windows下的编程可能会在未来很没有前途，原因如下：

       现在的用户界面几乎被两个东西主宰了，1）Web，2）移动设备iOS或Android。Windows的图形界面不吃香了。

       越来越多的企业在用成本低性能高的Linux和各种开源技术来构架其系统，Windows的成本太高了。

       微软的突破分时源码东西变得太快了，很不持久，他们完全是在玩弄程序员。详情参见《Windows编程革命史》

       所以，我个人认为以后的趋势是前端是Web+移动，后端是Linux+开源。开发这边基本上没Windows什么事。

       启蒙入门

       1、 学习一门脚本语言，例如Python/Ruby

       可以让你摆脱对底层语言的迷你订单源码恐惧感，脚本语言可以让你很快开发出能用得上的小程序。实践项目:

       处理文本文件，或者csv (关键词 python csv, python open, python sys) 读一个本地文件，逐行处理（例如 word count，或者处理log）

       遍历本地文件系统 (sys, os, path)，例如写一个程序统计一个目录下所有文件大小并按各种条件排序并保存结果

       跟数据库打交道 (python sqlite)，写一个小脚本统计数据库里条目数量

       学会用各种print之类简单粗暴的方式进行调试

       学会用Google (phrase, domain, use reader to follow tech blogs)

       为什么要学脚本语言，因为他们实在是太方便了，很多时候我们需要写点小工具或是源码编写器脚本来帮我们解决问题，你就会发现正规的编程语言太难用了。

       2、 用熟一种程序员的编辑器(不是IDE) 和一些基本工具

       Vim / Emacs / Notepad++，学会如何配置代码补全，外观，外部命令等。

       Source Insight (或 ctag)

       使用这些东西不是为了Cool，而是这些编辑器在查看、修改代码/配置文章/日志会更快更有效率。

       3、 熟悉Unix/Linux Shell和常见的命令行

       如果你用windows，至少学会用虚拟机里的linux， vmware player是免费的，装个Ubuntu吧

       一定要少用少用图形界面。

       学会使用man来查看帮助

       文件系统结构和基本操作 ls/chmod/chown/rm/find/ln/cat/mount/mkdir/tar/gzip …

       学会使用一些文本操作命令 sed/awk/grep/tail/less/more …

       学会使用一些管理命令 ps/top/lsof/netstat/kill/tcpdump/iptables/dd…

       了解/etc目录下的各种配置文章，学会查看/var/log下的系统日志，以及/proc下的系统运行信息

       了解正则表达式，使用正则表达式来查找文件。

       对于程序员来说Unix/Linux比Windows简单多了。（参看我四年前CSDN的博文《其实Unix很简单》）学会使用Unix/Linux你会发现图形界面在某些时候实在是太难用了，相当地相当地降低工作效率。

       4、 学习Web基础（HTML/CSS/JS) + 服务器端技术 (LAMP)

       未来必然是Web的世界，学习WEB基础的最佳网站是W3School。

       学习HTML基本语法

       学习CSS如何选中HTML元素并应用一些基本样式（关键词：box model）

       学会用 Firefox + Firebug 或 chrome 查看你觉得很炫的网页结构，并动态修改。

       学习使用Javascript操纵HTML元件。理解DOM和动态网页（Dynamic HTML: The Definitive Reference, 3rd Edition - O'Reilly Media) 网上有免费的章节，足够用了。或参看 DOM 。

       学会用 Firefox + Firebug 或 chrome 调试Javascript代码（设置断点，查看变量，性能，控制台等）

       在一台机器上配置Apache 或 Nginx

       学习PHP，让后台PHP和前台HTML进行数据交互，对服务器相应浏览器请求形成初步认识。实现一个表单提交和反显的功能。

       把PHP连接本地或者远程数据库 MySQL（MySQL 和 SQL现学现用够了）

       跟完一个名校的网络编程课程（例如：(升级版为Kyoto Cabinet)、Flare、MongoDB、CouchDB、Cassandra、Voldemort等。