
Hadoop作業(yè)提交多種方案具體流程詳解
提交hadoop作業(yè)時(shí)我們遇到了許多的問(wèn)題,在網(wǎng)上也查過(guò)許多的文章,有許多對(duì)hadoop提交作業(yè)原理進(jìn)行分析的文章,卻總看不到對(duì)具體操作過(guò)程講解的文章,導(dǎo)致我們?cè)趀clipse提交的作業(yè)總是在eclipse虛擬的云環(huán)境中運(yùn)行。慢慢摸索中,一個(gè)一個(gè)的作業(yè)提交方法被我們發(fā)現(xiàn),呵呵,現(xiàn)在總結(jié)一下吧。
方案:
1、用命令行方式提交
2、在eclipse中提交作業(yè)
3、采用eclipse的插件實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的提交
方案一:用命令行方式提交
前提:成功搭建一個(gè)hadoop集群,或成功部署一個(gè)偽分布式,并啟動(dòng)hadoop。
提交過(guò)程:
1、在eclipse中將我們的項(xiàng)目打成一個(gè)jar包,放到hadoop的安裝目錄下。
2、在命令行中提交作業(yè),這里以hadoop自帶的wordcount程序?yàn)槔?
(1)將統(tǒng)計(jì)文件傳到hdfs,如圖(1)
(2)向云提交作業(yè),如圖(2)
提交作業(yè)時(shí),如果遇到錯(cuò)誤:Name node in safe mode,可采用下面的解決方法,如圖(3)
(3)列出hdfs上輸出文件夾下的文件,如圖(4)
(4)在命令行中打印統(tǒng)計(jì)好的結(jié)果,如圖(5)
(注:在命令行中提交作業(yè)是按hadoop/conf下的配置文件提交的)
方案二:在eclipse中提交作業(yè)
前提:
1、在你的電腦上安裝好eclipse,可以在linux下,也可以在windows環(huán)境下哦~,這里需要指出的是:提交作業(yè)的機(jī)器只要有hadoop的API就可以了,和提交作業(yè)的機(jī)器所處的環(huán)境無(wú)關(guān)。
2、成功搭建一個(gè)hadoop集群,或成功部署一個(gè)偽分布式,并啟動(dòng)hadoop。
提交過(guò)程:
1、在eclipse下建立一個(gè)mapreduce項(xiàng)目,導(dǎo)入hadoop的API(hadoop/lib下的包)。
這里直接從外部導(dǎo)入hadoop中自帶的wordcount程序。為了可以直接“Run java Aplication”我修改了一點(diǎn)wordcount的代碼,使其輸入輸出文件的地址直接在代碼中設(shè)置。貼出代碼如下:
wordcount.java:
Java代碼 收藏代碼
package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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;
public class WordCount {
//mapper類
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);
}
}
}
//reducer類
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 = new Job(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("/home/hadoop/testin"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/home/hadoop/testout"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
如果此時(shí)你run java aplication,呵呵,你的程序只會(huì)在eclipse中虛擬的一個(gè)云環(huán)境中運(yùn)行,而不會(huì)跑上云端去運(yùn)行哦。我們一幫人在這個(gè)問(wèn)題上糾結(jié)了好長(zhǎng)時(shí)間。如果你想在云端運(yùn)行,需要在main方法中添加幾行代碼,代碼附錄如下:
Java代碼 收藏代碼
//在你的文件地址前自動(dòng)添加:hdfs://master:9000/
conf.set("fs.default.name", "hdfs://master:9000/");
conf.set("hadoop.job.user","xiaolu");
//指定jobtracker的ip和端口號(hào),master在/etc/hosts中可以配置
conf.set("mapred.job.tracker","master:9001");
(注:如果你運(yùn)行的不是master上也有的項(xiàng)目,比如自己實(shí)現(xiàn)的pagerank,那會(huì)報(bào)錯(cuò)如下:)
Java代碼 收藏代碼
java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: *.PRMapper
這時(shí)會(huì)報(bào)找不到Mapper類的錯(cuò)。呵呵,這個(gè)問(wèn)題也卡了我們好長(zhǎng)時(shí)間。我們分析:可能是沒(méi)有將項(xiàng)目打包,導(dǎo)致云上沒(méi)有mapreduce程序的緣故,我們嘗試著將pagerank項(xiàng)目打成.jar文件,放在項(xiàng)目下,將main方法作出如下修改:
Java代碼 收藏代碼
//將Configuration類換成JobConf類
JobConf conf = new JobConf();
//設(shè)置jar
conf.setJar("pagerank.jar");
這時(shí)運(yùn)行java aplication ,呵呵,結(jié)果我們成功地將作業(yè)提交到了云端。(在瀏覽器中瀏覽:master:50030)
方案三:采用eclipse的插件實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的提交
前提:在eclipse中成功地安裝mapreduce插件。
不過(guò)需要提醒各位的是:hadoop-0.20.203.0版本自帶的插件不夠完整,需要作出如下修改:
1、將HADOOP_HOME/lib目錄下的
commons-configuration-1.6.jar , commons-httpclient-3.0.1.jar ,
commons-lang-2.4.jar , jackson-core-asl-1.0.1.jar 和
jackson-mapper-asl-1.0.1.jar
等5個(gè)包復(fù)制到hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的lib目錄下。
2、然后,修改該包META-INF目錄下的MANIFEST.MF,將classpath修改為以下內(nèi)容:
Java代碼 收藏代碼
Bundle-ClassPath:
classes/,lib/hadoop-core.jar,lib/commons-cli-1.2.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/jackson-core-asl-1.0.1.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.0.1.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-lang-2.4.jar
(注:這樣就完成了對(duì)hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的修改。如果還有其它的問(wèn)題,比如Map/Reduce
Locations下添加一個(gè)Location不能彈出添加對(duì)話框,這是eclipse版本的問(wèn)題,我建議大家采用eclipse的版本是:eclipse-java-indigo-SR1-linux-gtk.tar.gz。)
提交過(guò)程:
1、不用手動(dòng)將項(xiàng)目打成jar包,run on Hadoop就OK了。呵呵~
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