浅谈mapreduce程序部署

用户5166556

发布于 2019-04-16 14:54:55

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发布于 2019-04-16 14:54:55

虽然我们在虚拟机客户端上能很快通过shell命令，进行执行一些已经封装好实例程序，但是在应用中还是是自己写程序，然后部署到服务器中去，下面，我通过程序进行浅谈一个程序的部署过程。

在启动Hadoop之后，然后把程序达成可执行的jar包，并把相应的第三方jar包包含进去。执行hadoop jar XXX. +驱动名称。

package com.mapred;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintStream;
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.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount
{
  public static void main(String[] args)
    throws Exception
  {
    Configuration conf = new Configuration();
  /*  String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }*/
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://ubuntu:9000/Input"));
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
	job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
   
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://ubuntu:9000/output09"));
    job.waitForCompletion(true);
  }

  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>
  {
    private IntWritable result;

    public IntSumReducer()
    {
      this.result = new IntWritable();
    }

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException
    {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      this.result.set(sum);
      context.write(key, this.result);
    }
  }

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
  {
    private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word;

    public TokenizerMapper()
    {
      this.word = new Text();
    }

    public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        this.word.set(itr.nextToken());
        context.write(this.word, one);
      }
    }
  }
}

在执行的过程中要注意以下几个事项：

首先要注意的就是，文件在hdfs上的位置是否正确，记住只需要指定文件夹名称即可，里面有多少具体文件，Hadoop都一并给你处理，注意观察在执行过程中所出现的异常。

因为我在执行和调试过程中也出现很多异常，我认为这些异常是情况很多的，希望有兴趣的同学和我一起交流，共同分析和研究它。

1：注意观察虚拟机终端中报的错误，根据错误进行相应改进，因为关联jar较多，所以当提示你少相应的某一个包时，你要注意引进过来。

2：这里我是部署到虚拟机中执行的，不过在网上看过很多资料说，通过Eclipse也可以直接进行数据的处理，但是我没有调试成功，希望大家谁成功了，告知我一声。我感觉我是版本和虚拟机可能没有绑定好。

3：用Java命令（Java -jar XXX.jar）也可以执行。而且在这种情况下不需要安装和部署Hadoop环境。但是因为我的Java虚拟机在运行时，老是提示内存不足。没有成功，我还是在Hadoop环境和总成功的。大家可以尝试并交流着去做一下。这个东西，处理数据有点意思。

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原始发表：2014年07月21日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

jar