Mapredce应用开发

管理配置:假设目录conf包含三个配置文件:hadoop-local.xml,hadoop-localhost.xml和hadoop-cluster.xml。

hadoop-local.xml包含默认的Hadoop配置。

hadoop-localhost.xml文件中的设置指向本地主机运行的namenode和YARN资源管理器

hadoop-cluster.xml文件包含集群上namenode和YARN资源管理器地址的详细信息

关于JobControl
有向无环图。JobControl的实例表示一个作业的运行图,你可以加入作业配置,然后告知JobControl实例作业之间的依赖关系。在一个线程中运行JobControl时,它将按照依赖顺序来执行这些作业。也可以查看进程,在作业结束后,可以查询作业的所有状态和每个失败相关的错误信息。如果一个作业失败,JobControl将不执行与之有依赖关系的后续作业。

Apache Oozie
Apache Oozie是一个运行工作流的系统,该工作流由相互依赖的作业组成。Oozie由两部分组成:一个工作流引擎,负责存储和运行由不同类型的Hadoop作业组成的工作流;一个coordinator引擎,负责基于预定义的调度策略及数据可用性运行工作流作业。Oozie的设计考虑到了可扩展性,能够管理Hadoop集群中数千工作流的及时运行,每个工作流的组成作业都可能有好几十个。

不同于在客户端运行并提交作业的JobControl,Oozie作为服务器运行,客户端提交一个立即或稍后执行的工作流定义到服务器。在Oozie中,工作流是一个由动作节点和控制流节点组成的DAG(有向无环图)。

控制流节点通过构建条件逻辑或并行执行来管理活动之间的工作流执行情况。当工作流结束时,Oozie通过发送一个HTTP的回调向客户端通知工作流的状态。

每个工作流都必须有一个start节点和一个end节点。当工作流作业开始是,它转移到有start节点制定的节点上。当一个工作流作业转移到end节点时,就意味着它成功完成了。然而,如果一个工作流作业转移到kill节点,那么就认为失败了并且报告在工作流定义中的message元素指定的错误消息。

这个工作流定位文件的大部分都是指定map-reduce动作。前两个元素用于指定提交作业的YARN资源管理器和输入输出数据的namenode。两者都被参数化,使得工作流定义不受限于特定的集群,更有利于测试,这些参数在提交时指定为工作流属性。

<think>嗯,用户问的是在Maven项目的pom.xml文件中需要添加哪些依赖来使用MapReduce。首先,我需要确认用户指的是Hadoop的MapReduce框架。通常,Hadoop相关的依赖项会有不同的组件,比如hadoop-common、hadoop-hdfs、hadoop-mapreduce-client-core等。 接下来,我应该考虑Hadoop的版本问题。用户可能没有指定版本,所以需要提醒他们根据自己使用的Hadoop版本来选择合适的依赖版本。例如,Hadoop 3.x和2.x的依赖可能会有差异,版本号不对可能会导致兼容性问题。 另外,用户可能是在创建一个MapReduce作业,所以需要核心的MapReduce客户端库,也就是hadoop-mapreduce-client-core。同时,还需要hadoop-common,因为它包含了Hadoop的通用功能。如果涉及到HDFS操作,可能还需要hadoop-hdfs,但如果是纯计算不涉及文件系统,可能可以省略。 还有作用域的问题。通常这些依赖在运行时需要,所以作用域应该是默认的compile。但如果用户是在一个集群环境中运行,可能依赖会被提供,这时候可以用provided作用域,避免打包时包含这些库,减少jar包大小。 可能需要给出一个示例的pom.xml片段,展示如何添加这些依赖,并标注版本占位符,让用户替换成实际版本。同时要提醒用户检查版本兼容性,参考官方文档或者集群环境使用的Hadoop版本。 另外,用户可能对Maven依赖管理不太熟悉,可能需要简要解释每个依赖的作用,比如hadoop-mapreduce-client-core是必须的,而hadoop-common提供基础功能,hadoop-hdfs用于HDFS交互。还要注意依赖的groupId是否正确,Hadoop的依赖通常是org.apache.hadoop下的。 总结步骤应该是:1. 添加hadoop-mapreduce-client-core;2. 添加hadoop-common;3. 按需添加hadoop-hdfs;4. 设置正确的版本号和作用域。</think>在 Maven 项目中使用 MapReduce 需要添加 Hadoop 相关依赖。以下是典型的 `pom.xml` 配置示例: ```xml <dependencies> <!-- Hadoop Common(基础库) --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <!-- 例如 3.3.6 --> </dependency> <!-- MapReduce 核心库 --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> </dependency> <!-- 如果涉及 HDFS 操作 --> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version</version> </dependency> </dependencies> <!-- 建议在 properties 中统一管理版本 --> <properties> <hadoop.version>3.3.6</hadoop.version> <!-- 按需修改 --> </properties> ``` 关键注意事项: 1. **版本一致性**:所有 Hadoop 组件版本必须一致 2. **作用域控制**:如果部署到 Hadoop 集群,建议添加 `<scope>provided</scope>`(避免依赖冲突) 3. **最小化依赖**:纯 MapReduce 作业只需前两个依赖 4. **版本选择**:推荐使用稳定版本(如 3.3.x 系列) 建议通过以下命令验证依赖: ```bash mvn dependency:tree ``` 官方文档参考: [Hadoop Maven Repository](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/MavenRepository.html)
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