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spring中的httpinvoker问题

1、可能你的项目就没有部署到tomcat中，如果确定部署好的话，建议清理下tomcat中的work，再新部署下就试一试吧。当然你的配置文件必须写对啊。

2、首先手动加载Spring配置文件有两个类，分别是ClassPathXmlApplicationFileSystemXmlApplicationContext；两个类的区别。然后就是“classpath：” 是可以缺省的。如果是绝对路径，就需要加上 “file：” 前缀，注意的是不可缺省FileSystemXmlApplicationContext的。

3、Httpinvoker是SpringFramework提供的远程通讯协议，只能用于JAVA程序间的通讯，且服务端和客户端必须使用SpringFramework。Web service是连接异构系统或异构语言的首选协议，它使用SOAP形式通讯，可以用于任何语言，目前的许多开发工具对其的支持也很好。

4、HttpInvoker是SpringFramework提供的JAVA远程调用方法，使用java的序列化机制处理对象的传输。从测试结果看，其效率还是可以的，与RMI基本持平。不过，它只能用于JAVA语言之间的通讯，而且，要求客户端和服务端都使用SPRING框架。另外，HttpInvoker 并没有经过实践的检验，目前还没有找到应用该协议的项目。

5、RMI是java语言本身提供的远程通讯协议，稳定高效，是EJB的基础。但它只能用于JAVA程序之间的通讯。Hessian和Burlap是caucho公司提供的开源协议，基于HTTP传输，服务端不用开防火墙端口。协议的规范公开，可以用于任意语言。

如何通过Java程序提交yarn的MapReduce计算任务

直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后run as application或选择hadoop插件run on hadoop来触发执行MapReduce程序的测试。

spark中引入了RDD，可以并行计算的数据集合，能够被缓存到能存和硬盘中。spark on Yarn 和MapReduce on Yarn 基本上类似 MR运行需要进行任务管理和资源管理调度，Yarn只是负责资源管理调度。Mapreduce只是运行在Yarn上的应用。

Reduce阶段：统计每个单词的总次数（如hello： 2）。核心特点并行处理：通过分布式节点并行处理海量数据，提升计算效率。自动容错：任务失败时自动重试，保证计算可靠性。适合批处理：擅长离线大规模数据处理（如日志分析、数据挖掘），但实时性较差。

配置文件不完整或错误任务提交后无报错但卡住，可能是配置缺失导致服务无法协作。需检查yarn-site.xml是否包含关键配置（如yarn.resourcemanager.hostname、yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle），并确保mapred-site.xml中任务内存配置（如mapreduce.map.memory.mb）与YARN资源匹配。

批处理：MapReduce作业通过YARN分配资源，处理海量数据。