[MapReduce_add_1] Windows 下开发 MapReduce 程序部署到集群

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0. 说明

　　 Windows 下开发 MapReduce 程序部署到集群

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1. 前提

　　在本地开发的时候保证 resource 中包含以下配置文件，从集群的配置文件中拷贝

　　

　　在 resource 中新建 mapred-site.xml（仅做测试使用，打包的时候删掉）

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

　　在 resource 中新建 yarn-site.xml（仅做测试使用，打包的时候删掉）

<?xml version="1.0"?>
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>s101</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

</configuration>

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2. 代码编写

　　[2.1 WCMapper.java]

package hadoop.mr.wc;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * Mapper 程序
 */
public class WCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    /**
     * map 函数，被调用过程是通过 while 循环每行调用一次
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将 value 变为 String 格式
        String line = value.toString();
        // 将一行文本进行截串
        String[] arr = line.split(" ");

        for (String word : arr) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        }

    }
}

　　[2.2 WCReducer.class]

package hadoop.mr.wc;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * Reducer 类
 */
public class WCReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    /**
     * 通过迭代所有的 key 进行聚合
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;

        for (IntWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }

        context.write(key,new IntWritable(sum));
    }
}

　　[2.3 WCApp.class]

package hadoop.mr.wc;

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

/**
 * Word Count APP
 */
public class WCApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化配置文件
        Configuration conf = new Configuration();

        // 仅在本地开发时使用
//        conf.set("fs.defaultFS", "file:///");

        // 通过配置文件初始化 job
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 设置 job 名称
        job.setJobName("Word Count");

        // job 入口函数类
        job.setJarByClass(WCApp.class);

        // 设置 mapper 类
        job.setMapperClass(WCMapper.class);

        // 设置 reducer 类
        job.setReducerClass(WCReducer.class);

        // 设置 map 的输出 K-V 类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置 reduce 的输出 K-V 类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 设置输入路径和输出路径
//        Path pin = new Path("E:/test/wc/1.txt");
//        Path pout = new Path("E:/test/wc/out");
        Path pin = new Path(args[0]);
        Path pout = new Path(args[1]);
        FileInputFormat.addInputPath(job, pin);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, pout);

        // 执行 job
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

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3. 打包项目 & 测试

　　使用 Maven 打包程序如下图所示：

　　

　　

　　将打包好的 jar 包和测试文件通过 Xftp 上传到服务器

　　将测试文件上传到 HDFS ，命令略

　　开启 Hadoop 集群，命令略

　　执行以下命令

hadoop jar myhadoop-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop.mr.wc.WCApp /testdata/.txt /testdata/out

　　命令行下可以看到结果，Web UI 查看 http://s101:8088

　　

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4. 总结

　　Mapreduce 作业放在集群上运行分为以下步骤：

　　　　1. 编写测试代码，测试其单机模式的运行
　　　　2. 改造代码，使其能运行在集群上，改变参数的设置方式
　　　　3. 打成 jar 包，发送到服务器中
　　　　4. 在服务器中进行测试

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