你当然还有其他选择。轻轻的谷歌一下，你就能自己搞定了。我是为你做的！
以下是我粘贴的文本：http://blog.cloudera.com/blog/2009/07/advice-on-qa-testing-your-mapreduce-jobs/
除了使用传统的junit和mrunit之外，您还有以下选项：

本地job runner测试—在单个jvm中在单个机器上运行mr jobs

传统的单元测试和mrunit应该在早期检测bug方面做得相当充分，但它们都不能用hadoop测试mr作业。本地job runner允许您在本地机器上的一个jvm中运行hadoop，从而使mr jobs在作业失败时更易于调试。
要启用本地作业运行程序，请将“mapred.job.tracker”设置为“local”，将“fs.default.name”设置为“file:///some/local/path”（这些是默认值）。
记住，在使用本地作业运行程序时，不需要启动任何hadoop守护程序。运行bin/hadoop将启动一个jvm并为您运行作业。创建一个新的hadoop-local.xml文件（或者mapred-local.xml和hdfs-local.xml，如果您使用的是0.20）可能是有意义的。然后可以使用–config参数告诉bin/hadoop要使用哪个配置目录。如果您希望避免摆弄配置文件，可以创建一个实现工具并使用toolrunner的类，然后使用bin/hadoop jar foo.jar com.example.bar-d mapred.job.tracker=local-d fs.default.name=file://（args）运行这个类，其中bar是工具实现。
要开始使用本地job runner在hadoop中测试mr作业，请创建一个启用了本地job runner的新配置目录，并像平常一样调用作业，记住要包含–config参数，该参数指向包含本地配置文件的目录。
-conf参数也适用于0.18.3，允许您指定hadoop-local.xml文件，而不是使用–config指定目录。hadoop将愉快地运行作业。这种测试形式的困难在于验证作业是否正确运行。注意：在运行作业之前，必须确保输入文件设置正确，并且输出目录不存在。
假设您已成功配置本地作业运行程序并运行了一个作业，则必须验证作业是否正确完成。仅仅把成功建立在退出代码上是不够的。至少，您需要验证作业的输出是否正确。您可能还希望扫描bin/hadoop的输出以查找异常。您应该创建一个脚本或单元测试，用于设置前提条件、运行作业、区分实际输出和预期输出，以及扫描引发的异常。然后，此脚本或单元测试可以以适当的状态退出，并输出解释作业如何失败的特定消息。
注意，本地job runner有几个限制：只支持一个reducer，distributedcache不工作（正在修复）。

伪分布式测试——使用守护程序在一台机器上运行mr作业

本地job runner允许您在单个线程中运行作业。在单个线程中运行mr作业对于调试很有用，但是它不能正确地模拟运行多个hadoop守护进程的真实集群（例如namenode、datanode、tasktracker、jobtracker、secondarynamenode）。伪分布式集群由一台运行所有hadoop守护进程的机器组成。这个集群仍然相对容易管理（尽管比本地job runner更难），并且比本地job runner更好地测试与hadoop的集成。
要开始使用伪分布式集群来测试hadoop中的mr作业，请遵循前面提到的使用本地作业运行器的建议，但在前提条件设置中包括所有hadoop守护进程的配置和启动。然后，要开始你的工作，只需要像平常一样使用bin/hadoop。

完全集成测试—在qa集群上运行mr作业

测试mr作业最彻底但最麻烦的机制可能是在至少由几台机器组成的qa集群上运行它们。通过在qa集群上运行mr作业，您将测试作业及其与hadoop的集成的所有方面。
在qa集群上运行作业与本地作业运行程序有许多相同的问题。也就是说，您必须检查作业的输出是否正确。您可能还希望扫描每个任务尝试产生的stdin和stdout，这将需要将这些日志收集到一个中心位置，并将它们进行灰显。scribe是收集日志的有用工具，尽管它可能是多余的，这取决于qa集群。
我们发现，我们的大多数客户都有某种qa或开发集群，他们可以在其中部署和测试新作业，尝试更新版本的hadoop，并练习将集群从一个版本的hadoop升级到另一个版本。如果hadoop是生产流水线的主要部分，那么创建qa或开发集群是非常有意义的，在它上反复运行作业将确保对作业的更改继续得到彻底的测试。ec2可能是qa集群的一个很好的主机，因为您可以根据需要上下调整它。如果您对在ec2中创建qa集群感兴趣，请查看我们的beta ec2 ebs hadoop脚本。
您应该根据qa对您的组织的重要性以及您拥有的资源量来选择qa实践。只需使用传统的单元测试框架，mrunit和本地job runner就可以以一种简单的方式彻底测试mr作业，而不需要使用太多的资源。然而，在qa或开发集群上运行作业自然是用hadoop集群的开销和操作任务来全面测试mr作业的最佳方法。