Hadoop常用操作汇总
Hadoop Streaming示例程序(wordcount)
run_hadoop_word_counter.sh
$HADOOP_BIN streaming \
-input "${INPUT}" \
-output "${OUT_DIR}" \
-cacheArchive "${TOOL_DIR}/python2.7.2.tgz""#." \
-file "mapper_word_counter.py" \
-file "reducer_word_counter.py" \
-file "filter_word_counter.py" \
-mapper "./python2.7.2/bin/python mapper_word_counter.py" \
-combiner "./python2.7.2/bin/python reducer_word_counter.py" \
-reducer "./python2.7.2/bin/python reducer_word_counter.py" \
-jobconf abaci.job.base.environment="centos6u3_hadoop" \
-jobconf mapred.job.priority="NORMAL" \
-jobconf mapred.job.name="${TASK_NAME}" \
-jobconf mapred.map.tasks="${MAP_NUM}" \
-jobconf mapred.reduce.tasks="${REDUCE_NUM}" \
-jobconf mapred.map.memory.limit="1000" \
-jobconf mapred.reduce.memory.limit="1000" \
-jobconf mapred.job.map.capacity="3000" \
-jobconf mapred.job.reduce.capacity="2500" \
-jobconf mapred.job.keep.files.hours=12 \
-jobconf mapred.max.map.failures.percent=1 \
-jobconf mapred.reduce.tasks.speculative.execution="false"
mapper_word_counter.py
import sys
for line in sys.stdin:
fields = line.strip().split('\t')
try:
cnt = 1
dateval = fields[1]
sys.stdout.write('%s\t%d\n' %(dateval, cnt))
except Exception as exp:
sys.stderr.write("exp:%s, %s" %(str(exp), line))
reducer_word_counter.py
import sys
word_pre = None
counter_pre = 0
for line in sys.stdin:
try:
word, cnt = line.strip().split('\t')
cnt = int(cnt)
except Exception as exp:
sys.stderr.write('Exp:%s,line:%s' %(str(exp), line.strip()))
continue
if word == word_pre:
counter_pre += cnt
else:
if word_pre:
print('%s\t%d' %(word_pre, counter_pre))
word_pre = word
counter_pre = cnt
if word_pre:
print('%s\t%d' %(word_pre, counter_pre))
纯文本输入格式
- 每个mapper输入若干行
-inputformat "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat" \ - 指定每个mapper输入的行数
-inputformat "org.apache.hadoop.mapred.lib.NLineInputFormat"
-jobconf mapred.line.input.format.linespermap="5" \
注意:输入给mapper的内容会在每行前新增一行偏移的数字
文件分发方式:
-file将客户端本地文件打成jar包上传到HDFS然后分发到计算节点;
-cacheFile将HDFS文件分发到计算节点;
-cacheArchive将HDFS压缩文件分发到计算节点并解压;
分桶&排序
Hadoop默认会把map输出行中遇到的第一个分隔符(默认为\t)前面的部分作为key,后面的作为value,如果输出行中没有指定的分隔符,则整行作为key,value被设置为空字符串。mapper输出的key经过partition分发到不同的reduce里。
- 应用示例
${HADOOP_BIN} streaming \
-input "${INPUT}" \
-output "${OUT_DIR}" \
-mapper cat \
-reducer cat \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \
-jobconf mapred.output.key.comparator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=4 \
-jobconf stream.map.output.field.separator=. \
-jobconf map.output.key.field.separator=. \
-jobconf mapred.text.key.partitioner.options=-k1,2 \
-jobconf mapred.text.key.comparator.options="-k3,3 -k4nr" \
-jobconf stream.reduce.output.field.separator=. \
-jobconf stream.num.reduce.output.key.fields=4 \
-jobconf mapred.reduce.tasks=5
说明:
- 设定mapper输出的key
stream.map.output.field.separator 设置map输出的字段分隔符
stream.num.map.output.key.fields 设置map输出的前几个字段作为key - 设定根据key进行分桶的规则
org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner partition类
map.output.key.field.separator 设置key内的字段分隔符(KeyFieldBasedPartitioner和KeyFieldBasedComparator所特有)
num.key.fields.for.partition 设置key内前几个字段用来做partition
mapred.text.key.partitioner.options 可单独指定key中哪些字段做partition,和num.key.fields.for.partition一起使用以num.key.fields.for.partition为准 - 设定根据key进行排序的规则
KeyFieldBasedComparator 可灵活设置的高级比较器,默认使用Text的基于字典序或者通过-n来基于数字比较
mapred.text.key.comparator.options 设置key中需要比较的字段或字节范围 - 设定reducer输出的key
stream.reduce.output.field.separator 设置reduce输出的字段分隔符
stream.num.reduce.output.key.fields 设置reduce输出的前几个字段作为key
多路输出
Hadoop支持多路输出,可以将MapReduce的处理数据输出到多个part-xxxxx-X文件中(X是A-Z共26个字母中的一个)。程序需要在maper(正对仅有mapper的MR任务)/reducer(针对包含reducer的任务)程序中将输出形式由<key,value>变为<key, value#X>,以便输出特定后缀的文件中。其中#X仅仅用做指定输出文件后缀, 不会出现在输出内容中。
启动脚本中需要指定
-outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat
或者
-outputformat org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleSequenceFileOutputFormat
- 应用示例
run_hadoop.sh
${HADOOP_BIN} streaming \
-input "${INPUT}" \
-output "${OUT_DIR}" \
-cacheArchive "${TOOL_DIR}/python2.7.2.tgz""#." \
-file "mapper_worker.sh" \
-file "reducer_worker.py" \
-mapper "sh mapper_worker.sh" \
-reducer "python2.7.2/bin/python reducer_worker.py" \
-inputformat "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat" \
-outputformat "org.apache.hadoop.mapred.lib.SuffixMultipleTextOutputFormat" \
-jobconf mapred.job.priority="NORMAL" \
-jobconf mapred.job.name="${TASK_NAME}" \
-jobconf mapred.map.tasks="${MAP_NUM}" \
-jobconf mapred.reduce.tasks="${REDUCE_NUM}" \
-jobconf mapred.max.split.size=134217728 \
-jobconf mapred.map.memory.limit="800" \
-jobconf mapred.reduce.memory.limit="500" \
-jobconf mapred.job.map.capacity="3500" \
-jobconf mapred.job.reduce.capacity="2000" \
-jobconf mapred.job.keep.files.hours=12 \
-jobconf mapred.max.map.failures.percent=1 \
-jobconf mapred.reduce.tasks.speculative.execution="false"
reducer_worder.py
for line in sys.stdin:
record = line.strip()
fields = record.split('\t')
if len(fields) != 7:
continue
vcpurl, playurl, title, poster, duration, pubtime, accept = fields
duration = int(duration)
pubtime = int(pubtime)
accept = int(accept)
if duration < 60:
sys.stdout.write('%s#A\n' %(record))
elif duration < 300:
sys.stdout.write('%s#B\n' %(record))
else:
sys.stdout.write('%s#C\n' %(record))
本地调试
为避免在启动MR任务后才发现程序bug,最好提前在本地模拟MR的运行流程,验证结果是否符合预期
cat inputfile | ./mapper_task.sh | sort -t$'\t' -k1,1 | ./reducer.sh
压缩输出
Hadoop默认支持gzip压缩, streaming作业中指定以下参数即可使输出以gzip形式压缩.
-D mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true
-D mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
Hadoop 是可自行读取gzip压缩的数据,无需特殊指明输入是 Gzip 压缩。Gzip 的特点是压缩比较高,Hadoop 原生支持,缺点是压缩效率并不是很高,压缩比和效率不可兼得,需要考虑其他压缩方式。
Hadoop常用配置项
配置名 | 说明 |
---|---|
abaci.job.base.environment | centos6u3_hadoop 如果系统环境需要升级,可以指定为 centos6u3_hadoop 支持更高版本的 glibc |
stream.memory.limit | 单个map/reduce最高使用内存,默认800M |
mapred.map.memory.limit | 单个map最高使用内存,优先级高于stream.memory.limit |
mapred.reduce.memory.limit | 单个reduce最高使用内存,优先级高于stream.memory.limit |
mapred.map.capacity.per.tasktracker | 每台机器最多同时启动map个数 |
mapred.reduce.capacity.per.tasktracker | 每台机器最多同时启动reduce个数 |
mapred.job.map.capacity | map并发数目 |
mapred.job.reduce.capacity | reduce并发数目 |
abaci.job.map.max.capacity | map并发限制,默认10000 |
abaci.job.reduce.max.capacity | reduce并发限制,默认3000 |
mapred.map.tasks | map数目 |
mapred.reduce.tasks | reduce数目 |
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks | 1表示不reuse,-1表示无限reuse,其他数值表示每个jvm reuse次数。reuse的时候,map结束时不会释放内存 |
mapred.compress.map.output | 指定map的输出是否压缩。有助于减小数据量,减小io压力,但压缩和解压有cpu成本,需要慎重选择压缩算法 |
mapred.map.output.compression.codec | map输出的压缩算法 |
mapred.output.compress | reduce输出是否压缩 |
mapred.output.compression.codec | 控制mapred的输出的压缩的方式 |
io.compression.codecs | 压缩算法 |
mapred.max.map.failures.percent | 容忍map错误百分比,默认为0 |
mapred.max.reduce.failures.percent | 容忍reduce错误百分比,默认为0 |
stream.map.output.field.separator | map输出分隔符,默认Tab |
stream.reduce.output.field.separator | reduce输出分隔符,默认Tab |
mapred.textoutputformat.separator | 设置TextOutputFormat的输出key,value分隔符,默认Tab |
mapred.textoutputformat.ignoreseparator | 设置为true后,当只有key没有value会去掉自动补上的Tab |
mapred.min.split.size | 指定map最小处理数据量,单位B |
mapred.max.split.size | 指定map最多处理数据量,单位B,同时设置inputformat=org.apache.hadoop.mapred.CombineTextInputFormat |
mapred.combine.input.format.local.only | 是否只合并本节点,默认true,设置为false可以跨节点合并数据 |
abaci.job.map.cpu.percent | map消耗cpu占比,参数默认值40(表示1个cpu的40%,即0.4个cpu) |
abaci.job.reduce.cpu.percent | reduce消耗cpu占比,参数默认值40(表示1个cpu的40%,即0.4个cpu) |
mapred.map.capacity.per.tasktracker | 表示每个节点最多并行跑几个该job的map任务(请根据内存情况适当增减该参数,默认是8) |
mapred.reduce.capacity.per.tasktracker | 表示每个节点最多并行跑几个该job的reduce任务(请根据内存情况适当增减该参数,默认是8) |
mapred.map.tasks.speculative.execution | 开启map预测执行,默认true |
mapred.reduce.tasks.speculative.execution | 开启reduce预测执行,默认true |
Hadoop环境下系统变量
- 变量名列表
变量名 | 变量说明 |
---|---|
HADOOP_HOME | 计算节点上配置的Hadoop路径 |
LD_LIBRARY_PATH | 计算节点上加载库文件的路径列表 |
PWD | 当前工作目录 |
dfs_block_size | 当前设置的HDFS文件块大小 |
map_input_file | mapper正在处理的输入文件路径 |
mapred_job_id | 作业ID |
mapred_job_name | 作业名 |
mapred_tip_id | 当前任务的第几次重试 |
mapred_task_id | 任务ID |
mapred_task_is_map | 当前任务是否为map |
mapred_output_dir | 计算输出路径 |
mapred_map_tasks | 计算的map任务数 |
mapred_reduce_tasks | 计算的reduce任务数 |
https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html#Configured+Parameters
- 应用示例:
Shell版
#!/bin/bash
set -o pipefail
HOST="localhost"
PORT=$((1000 + ${mapred_task_partition}))
awk '{print $2}' \
| ./access_remote_data ${HOST} ${PORT} outdata.gz
hdfs_outfile=${mapred_work_output_dir}/${mapred_task_partition}.pack
cat outdata.gz \
| gzip -d \
| python ../postprocess.py
| ${HADOOP_HOME}/bin/hadoop fs -D hadoop.job.ugi="username,pwd" -copyFromLocal - ${hdfs_outfile}
Python版
import os
input_file = os.environ['mapreduce_map_input_file']
#do something else
References
Hadoop Streaming相关官方文档:https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.2/hadoop-streaming/HadoopStreaming.html
Hadoop Streaming入门:http://icejoywoo.github.io/2015/09/28/introduction-to-hadoop-streaming.html
Hadoop排序工具用法小结:http://www.dreamingfish123.info/?p=1102
Hadoop压缩选项权衡:https://www.slideshare.net/Hadoop_Summit/singh-kamat-june27425pmroom210c
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