Win7下无法提交MapReduce Job到集群环境（转）

一. 对hadoop eclipse plugin认识不足

http://zy19982004.iteye.com/blog/2024467曾经说到我最hadoop eclipse plugin作用的认识。但事实上我犯了一个错误，Win7 Eclipse里的MyWordCount程序一直在本地运行，没有提交到集群环境上运行（查看192.168.1.200:50030）没有这个Job。运行方式分为两种，右键Run As

1. Java Application
2. Run on Hadoop

如果说Run As Java Application在本地运行还好说，它直接使用项目下的依赖的Hadoop Jar，使用Hdfs作为input，对MyWordCount main方法的一步步调用，把输出结果写入Hdfs完成。这一切都跟MapReduce集群无关。

但Run on Hadoop为什么不行呢，难道这个插件的作用仅仅如http://zy19982004.iteye.com/blog/2024467说到的这么简单？

二. Hadoop2.x eclispe-plugin

再次下载源码https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin。简单看了几个类，如

1. Wizard for publishing a job to a Hadoop server
2. public class RunOnHadoopWizard extends Wizard {}
3. Representation of a Map/Reduce running job on a given location
4. public class HadoopJob {}

从注释就可以看出来插件是支持远程提交Job的。那是我使用不当吗？

三. Hadoop2.x eclispe-plugin工作原理

Run on Hadoop时

1. 会在EclipseWorkspace\.metadata\.plugins\org.apache.hadoop.eclipse\下生成一个MapReduce Jar和一个对应文件夹（包含core-site.xml）。我们在Eclipse里配置的Hadoop集群信息会写到core-site.xml里面。
2. 然后把此Job依据配置信息提交到本地或者集群。

我去看了下Job对应的core-site.xml，mapreduce.framework.name居然是local，yarn.resourcemanager.address居然是0.0.0.0:8032，于是回到Eclispe配置集群环境的地方，发现果然是这样的，也就是说插件根本没有把集群环境下的配置信息全部copy到Eclipse下。把Eclipse下这两项修改后，还是在本地运行，我就奇怪了，于是我在程序里加上

1. conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
2. conf.set("yarn.resourcemanager.address", "192.168.1.200:8032");

终于正常提交到集群环境了。我怀疑插件最后在什么地方还是读取到了local和0.0.0.0:8032，写入了core-site.xml，有时间再去看看插件的源码。

四. 继续出问题

Job虽然是提交到了集群环境，但运行失败了。查看日志如下

1. 2014-04-01 19:50:36,731 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher: Command to launch container container_1396351641800_0005_02_000001 :
2. %JAVA_HOME% -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA  -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr
3. 2014-03-13 22:50:41,317 INFO  org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Job job_1394710790246_0003 failed with state FAILED due to: Application application_1394710790246_0003 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1394710790246_0003_000002 exited with  exitCode: 1 due to: Exception from container-launch:
4. org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: line 0: fg: no job control
5. at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:464)
6. at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:379)
7. at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:589)
8. at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.launchContainer(DefaultContainerExecutor.java:195)
9. at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:283)
10. at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:79)
11. at java.util.concurrent.FutureTask$Sync.innerRun(FutureTask.java:334)
12. at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:166)
13. at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1110)
14. at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:603)
15. at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)

上网找答案，发现是Hadoop本身的问题。

https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1298

https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655。

五. 自己编译Hadoop2.2

1. 下载Hadoop2.2源码http://apache.fayea.com/apache-mirror/hadoop/common/hadoop-2.2.0/hadoop-2.2.0-src.tar.gz
2. 下载https://issues.apache.org/jira/i#browse/MAPREDUCE-5655两个patch
3. 下载https://issues.apache.org/jira/i#browse/HADOOP-10110这个patch
4. patch指令。patch -p0 < MRApps.patch。p0的0代表进去层次。不会的参考http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/item/0ba1d051319b5ac09e2667f8
5. 然后按照http://my.oschina.net/yiyuqiuchi/blog/188510去编译。hadoop-2.2.0-src/hadoop-dist/targethadoop-2.2.0.tar.gz就是编译好的。

给两张patch前后的对照图

下图左边为patch前Hadoop源码

下图左边为patch成功后Hadoop源码

六. 使用自己编译的包

1. 检查看看patch是否被打包进去了。通过查看MRApps.class字节码得知已经被打包进去。通过查看YARNRunner.class字节码也是正确的，我在YARNRunner.java里面设置了一个PATCH_TEST编译时常量，"zy19982004"的字节码已经被内嵌到class的字节码里。
2. 替换集群Jar，因为上述三个patch只涉及到两个Jar，另外一个pacth是修改pom文件并且是scope test，可以不管。用hadoop-2.2.0\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar(MRApps.patch)替换集群下的对应jar，用hadoop-2.2.0\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0.jar(YARNRunner.patch)替换集群下的对应jar。
3. 修改windows环境下的mapred-site.xml，添加
   1. <property>
   2. <name>mapred.remote.os</name>
   3. <value>Linux</value>
   4. <description>Remote MapReduce framework's OS, can be either Linux or Windows</description>
   5. </property>
4. 重启集群，这个错误已经没有了，但出现了另外的错误。
   1. Application application_1396339724108_0014 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1396339724108_0014_000002 exited with exitCode: 1 due to: Exception from container-launch:
   2. org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException:
   3. 2014-04-01 19:50:36,731 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher: Command to launch container container_1396351641800_0005_02_000001 :
   4. $JAVA_HOME/bin/java -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA  -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr

   然后

   1. 1) Add such config property to your mapred-site.xml (client side only):
   2. <property>
   3. <name>mapreduce.application.classpath</name>
   4. <value>
   5. $HADOOP_CONF_DIR,
   6. $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*,
   7. $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*,
   8. $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,
   9. $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,
   10. $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,
   11. $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
   12. $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,
   13. $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*
   14. </value>
   15. </property>

   终于成功了。。。

七. 不使用hadoop eclispe plugin的场景

自己调试Hadoop源码的时候，Debug As Java Application即可。前面两篇博客解决错误都是通过debug源码来解决的。

八. 总结

Window向Linux Hadoop提交作业的方法

1. 配置好hadoop eclipse plugin。
2. Job配置文件里mapreduce.framework.name为yarn。其它配置也需要正确。
3. Run On Hadoop

Run As Application其实也可以提交Job，依赖于上一次Run on Hadoop过程中产生的jar，这为我们debug提供了一种思路。