zoukankan      html  css  js  c++  java

  • 使用IDEA远程向伪分布式搭建的Hadoop提交MapReduce作业

    环境

    1. VirtualBox 6.1
    2. IntelliJ IDEA 2020.1.1
    3. Ubuntu-18.04.4-live-server-amd64
    4. jdk-8u251-linux-x64
    5. hadoop-2.7.7

    安装伪分布式Hadoop

    安装伪分布式参考：Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04)

    这里就不再累述，注意需要安装yarn。

    还就是我使用的是仅主机网络模式。

    image

    启动成功后，使用jps，显示应该有以下几项：

    image

    修改配置

    首先使用ifconfig查看本机IP，我这里是192.168.56.101，下面将使用该IP为例进行展示。

    修改core-site.xml，将localhost改为服务器IP

    <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://192.168.56.101:9000</value>
</property>

    修改mapred-site.xml，添加mapreduce.jobhistory.address

    <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>192.168.56.101:10020</value>
</property>

    不添加这项，会报如下错

    [main] INFO  org.apache.hadoop.ipc.Client - Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:10020. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)

    修改yarn-site.xml，添加如下项

    <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>192.168.56.101:8032</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>192.168.56.101:8030</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>192.168.56.101:8031</value>
</property>

    如果不添加，将会报错

    INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1 SECONDS)

    配置完成后，需要重启dfs、yarn和historyserver。

    配置Windows的Hadoop运行环境

    首先把Linux中的hadoop-2.7.7.tar.gz解压到Windows的一个目录，本文中是D:ProgramDatahadoop

    然后配置环境变量：

    HADOOP_HOME=D:ProgramDatahadoop

    HADOOP_BIN_PATH=%HADOOP_HOME%in

    HADOOP_PREFIX=D:ProgramDatahadoop

    另外，PATH变量在最后追加;%HADOOP_HOME%in

    然后去下载winutils，下载地址在https://github.com/cdarlint/winutils，找到对应版本下载，这里下载的2.7.7版本。

    将winutils.exe复制到$HADOOP_HOMEin目录，将hadoop.dll复制到C:WindowsSystem32目录。

    编写WordCount

    首先创建数据文件wc.txt

    hello world
dog fish
hadoop 
spark
hello world
dog fish
hadoop 
spark
hello world
dog fish
hadoop 
spark

    然后移动到Linux中去，在使用hdfs dfs -put /path/wc.txt ./input将数据文件放入到dfs中

    然后使用IDEA新建maven项目，修改pom.xml文件

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>WordCount</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <name>aliyun</name>
            <url>https://maven.aliyun.com/repository/central/</url>
            <releases>
                <enabled>true</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-cli</groupId>
            <artifactId>commons-cli</artifactId>
            <version>1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-logging</groupId>
            <artifactId>commons-logging</artifactId>
            <version>1.1.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>


    <build>
        <finalName>${project.artifactId}</finalName>
    </build>

</project>

    接着就是编写WordCount程序，这里我参考的是

    https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9256254.html

    然后修改一下WordcountDriver.

    package cabbage;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

/**
 * 相当于一个yarn集群的客户端，
 * 需要在此封装我们的mr程序相关运行参数，指定jar包
 * 最后提交给yarn
 */
public class WordcountDriver {
    /**
     * 删除指定目录
     *
     * @param conf
     * @param dirPath
     * @throws IOException
     */
    private static void deleteDir(Configuration conf, String dirPath) throws IOException {
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path targetPath = new Path(dirPath);
        if (fs.exists(targetPath)) {
            boolean delResult = fs.delete(targetPath, true);
            if (delResult) {
                System.out.println(targetPath + " has been deleted sucessfullly.");
            } else {
                System.out.println(targetPath + " deletion failed.");
            }
        }

    }


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        // 1 获取配置信息，或者job对象实例
        Configuration configuration = new Configuration();
        System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\ProgramData\hadoop");
        configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        configuration.set("fs.default.name", "hdfs://192.168.56.101:9000");
        configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");//跨平台提交
        configuration.set("mapred.jar","D:\Work\Study\Hadoop\WordCount\target\WordCount.jar");
        // 8 配置提交到yarn上运行,windows和Linux变量不一致
//        configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
//        configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node22");
        //先删除output目录
        deleteDir(configuration, args[args.length - 1]);

        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
//        job.setJar("/home/admin/wc.jar");
        job.setJarByClass(WordcountDriver.class);

        // 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

        // 3 指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 4 指定最终输出的数据的kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 5 指定job的输入原始文件所在目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
//        job.submit();
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

    关键代码

    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");

    如果不添加这行，会导致权限报错

    org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: Permission denied: user=administration, access=WRITE, inode="/":root:supergroup:drwxr-xr-x

    如果修改了还是报错，可以考虑将文件权限修改777

    这里我主要参考一下几篇文章

    https://www.cnblogs.com/acmy/archive/2011/10/28/2227901.html

    https://blog.csdn.net/jzy3711/article/details/85003606

    System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\ProgramData\hadoop");
configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
configuration.set("fs.default.name", "hdfs://192.168.56.101:9000");
configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");//跨平台提交

    configuration.set("mapred.jar","D:\Work\Study\Hadoop\WordCount\target\WordCount.jar");

    如果不添加这行会报错

    Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class cabbage.WordcountMapper not found

    这里我主要参考了

    https://blog.csdn.net/u011654631/article/details/70037219

    //先删除output目录
deleteDir(configuration, args[args.length - 1]);

    output每次运行时候不会覆盖，如果不删除会报错，这里应该都知道。

    添加依赖

    然后添加依赖的Libary引用，项目上右击 -> Open Module Settings 或按F12，打开模块属性

    image-20200514131329032

    然后点击Dependencies->右边的加号->Libray

    image

    接着把$HADOOP_HOME下的对应包全导进来

    image

    然后再导入$HADOOP_HOMEsharehadoop oolslib

    image

    然后使用maven的package打包jar包

    image

    添加resources

    在resources中新建log4j.properties，添加如下内容

    log4j.rootLogger=INFO, stdout
#log4j.logger.org.springframework=INFO
#log4j.logger.org.apache.activemq=INFO
#log4j.logger.org.apache.activemq.spring=WARN
#log4j.logger.org.apache.activemq.store.journal=INFO
#log4j.logger.org.activeio.journal=INFO
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} | %-5.5p | %-16.16t | %-32.32c{1} | %-32.32C %4L | %m%n

    然后再把Linux里面的core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml移动过来，最后的项目结构如下图

    image

    配置IDEA

    上面配置完了，就可以设置运行参数了

    image-20200514134127389

    注意两个地方

    1. Program aguments，指定输入文件和输出文件夹，注意是hdsf://ip:9000/user/hadoop/xxx

    2. Working Directory，即工作目录，指定为$HADOOP_HOME所在目录

    运行

    点击运行即可，如果报错说缺少依赖，比如我就报错缺少slf4j-log这个包，然后就自己添加到依赖里面就行了。

    运行完成后IDEA显示如下图：

    image

    然后再output文件中看看输出结果，在Linux里面输入hdfs dfs -cat ./output/*，显示如下结果，就正确了。

    image

    如果有什么问题，可以再评论区提出来，一起讨论；）。

    参考

    1. http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/
    2. https://blog.csdn.net/u011654631/article/details/70037219
    3. https://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/how-to-remote-debug-hadoop-with-eclipse-and-intellij-idea.html
    4. https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9256254.html
    5. https://www.cnblogs.com/acmy/archive/2011/10/28/2227901.html
    6. https://blog.csdn.net/djw745917/article/details/88703888
    7. https://www.jianshu.com/p/7a1f131469f5
  • 相关阅读:
    jQuery初学:find()方法及children方法的区别分析
    百万级访问网站前期的技术准备
    TCP/IP协议三次握手与四次握手流程解析
    TCP/IP详解学习笔记
    Dubbo框架入门介绍
    如何提高Web服务端并发效率的异步编程技术
    杂 -- 有关程序员
    关于高性能的那点事
    大型网站的灵魂- 性能
    分布式java应用
  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/harrylyx/p/12888764.html
Copyright © 2011-2022 走看看