MapReduce 编程及Job运行模式

Hadoop提供了三种形式的编程⽅式： 1.Java（最原始的⽅式） 2.Hadoop Streaming（⽀持多语⾔） 3.Hadoop Pipes（⽀持C/C++） 其中Java编程是所有编程接⼜的基础，不同的编程接⼜的内部引擎是⼀样 的。效率是不同的。 MapReduce编程主要需要⾃⼰来编写Mapper程序和Reducer程序。 以统计单词数量为列： Yarn集群⽅式运⾏ ①.编写Mapper程序 package com.firewolf;
 
import java.io.IOException;
 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text ; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.util.StringUtils;
 
/** * Mapper程序：4个泛型：输⼊key类型，输⼊value类型，输出key类型，输 出value类型 * @author liuxing * */ public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{     @Override     protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)              throws IOException, InterruptedException {         String content = value.toString();         //切分输⼊串
         //切分输⼊串         String[] words = StringUtils.split(content, ' ');         //每⼀个统计次数，并且输出         for(String word : words){              context.write(new Text(word), new LongWritable(1l));         }     } } ②.编写Reducer程序 package com.firewolf;
 
import java.io.IOException; import java.util.Iterator;
 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 
/** * Reducer程序:4个泛型：输⼊key类型，输⼊value类型，输出key类型，输 出value类型 * @author liuxing * */ public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{     @Override     protected void reduce(Text text, Iterable<LongWritable> counts,              Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {         //取出每⼀个的数量，然后加起来，得到每⼀个word出现的次数         Iterator<LongWritable> iterator = counts.iterator();         long count = 0l;         while(iterator.hasNext()){              LongWritable next = iterator.next();
              long l = next.get();              count += l;         }         context.write(text, new LongWritable(count));     } }
 
③.编写主类，描述Job信息。 package com.firewolf;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 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;
 
public class JobRunner {     public static void main(String[] args) throws Exception {         Configuration conf = new Configuration();         Job job = Job.getInstance(conf);         //设置Mapper类         job.setMapperClass(WordCountMapper.class);         //设置Reducer类         job.setReducerClass(WordCountReducer.class);         //设置当前Jar信息，通过当前类设置，这样hadoop在启动的时候能加 载相关类         job.setJarByClass(JobRunner.class);         //设置Map的Key类型         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);         //设置Map的Value类型         job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);         //设置Reducer的key类型（也可以设置所有的Key类型，包括）         job.setOutputKeyClass(Text.class);
         job.setOutputKeyClass(Text.class);         //设置Reducer的输出值类型         job.setOutputValueClass(LongWritable.class);         //设置输⼊位置         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://hadoop:9000/wc/data"));         //设置输出位置         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://hadoop:9000/wc/ouput"));         boolean b = job.waitForCompletion(true);         System.exit(b == true ? 0:1);     } } ④.打jar包wcount.jar ⑤.执⾏jar包（命令中可以指定主类） hadoop jar wcount.jar ⑥.执⾏完毕后，查看⽂件： hadoop fs -cat /wc/ouput/part-r-00000 结果：
上⾯的这种⽅式，不⽅便调试，可以在本地Eclipse中运⾏ 本地Eclipse运⾏
本地Eclipse运⾏ ①.只⽤在编译路径中加⼊Hadoop的所有Jar包就可以了（注意需要有yarn的 jar包，上⾯的⽅式可以没有yarn Jar包的情况下编写代码，因为不需要资源 调度） ②.修改下输⼊输出路径到本地就好了
③.如果在windows下⾯报⽤户⾮法异常，可以配置运⾏参数：DHADOOP_USER_HOME=hadoop，配置hadoop登录的⽤户名（就是 Hadoop安装的机器名） 本地Eclipse提交集群作业 ①.拷贝配置⽂件到Eclipse⽬录下。 ②.修改主类如下：
③.打包jar包。 ⽬录如下：
④.启动测试 运⾏模式总结： 1.jar包在服务器运⾏
1.jar包在服务器运⾏ 在eclipse上开发好MR程序（Linux和Eclipse都可以），然后打成Jar包， 上传服务器， 执⾏命令hadoop jar xxx.jar XXX类 这种⽅式会将和这个Job提交到yarn集群上去运⾏。 2.使⽤Eclipse本地job（主要⽤于调试） 在Eclipse中开发mr，并且直接运⾏ 3.在Eclipse⾥⾯启动，但是在yarn集群上运⾏。 a.需要把⼏个配置⽂件拷贝到项⽬中， b.需要把项⽬打包放置在当前项⽬ c.需要指定mapreduce.job.jar属性为b中打包好的.jar 是否运⾏在本地取决于mapred-site.xml中的mapreduce.framework.name属 性，如果是yarn就运⾏在yarn集群上，如果是local，就运⾏在本地