如何分布式运行mapreduce程序

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2016-06-27 · TA获得超过1379个赞
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一、 首先要知道此前提 转载
  若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序,需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下,让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。
  若不拷贝,工程中bin目录没有完整的xml配置文件,则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行,作业名也是带有“local"字眼的作业,如 job_local2062122004_0001。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。
  估计得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码,反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm
  二、 本文的结论

  第一点就是: windows上执行mapreduce,必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。(有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行)
  第二点就是: Linux上,只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。
  第三点就是: 推荐使用附一,实现了自动打jar包并上传,分布式执行的mapreduce程序。
  附一、 推荐使用此方法:实现了自动打jar包并上传,分布式执行的mapreduce程序:
  请先参考博文五篇:
  Hadoop作业提交分析(一)~~(五)
  引用博文的附件中EJob.java到工程中,然后main中添加如下方法和代码。

  public static File createPack() throws IOException {
  File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
  ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
  Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
  return jarFile;
  }
  在作业启动代码中使用打包:
  Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");
  添加:
  String jarPath = createPack().getPath();
  job.setJar(jarPath);
  即可实现直接run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序,不用手工上传jar文件。
  附二、得出结论的测试过程
  (未有空看书,只能通过愚笨的测试方法得出结论了)
  一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件,然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。
  1,如果不打jar包到进集群任意linux机器上,它报错如下:
  [work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%
  [work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED
  Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
  at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
  at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
  at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:721)
  at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)
  at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
  at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
  at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
  at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
  at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)
  Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
  at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)
  at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)
  ... 8 more
  # Error:后重复三次
  2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 100% reduce 100%
  现象就是:报错,无进度,无运行结果。
  
  2,拷贝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上,直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行,它报错同上。
  现象就是:报错,无进度,无运行结果。
  3,拷贝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上,直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行
  和报错:
  Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
  at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
  at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
  和报错:
  Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found
  
  现象就是:有报错,但仍然有进度,有运行结果。
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