(转载)Hadoop map reduce 过程获取环境变量

来源：http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66337.htm   作者： lmc_wy

Hadoop任务执行过程中，在每一个map节点或者reduce节点能获取一下环境变量，利用这些变量可以为特殊的需求服务，例如：获取当前map节点处理的数据文件的路径。

hadoop是java实现的，利用java可以很方便的获取相关环境变量，其内部包含在Context和MRJobConfig中（hadoop版本不一样，可能会有区别，我的hadoop是0.21）。

举例：

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.MRJobConfig;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

public class MergeDaysMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

private String inputFile = null;

public void setup(Context context)
{
System.err.println("[STARTS TO GET PARAMETERS OF THIS JOB]");
Path input = ((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath();
inputFile = input.toString();
System.err.println("Input: "+ input.toString());
System.out.println("Input: "+ input.getName());
System.out.println("MAP_INPUT_FILE: " + MRJobConfig.MAP_INPUT_FILE);
System.out.println("MAP_INPUT_PATH:"+ MRJobConfig.MAP_INPUT_PATH);
System.out.println("MAP_INPUT_START:"+ MRJobConfig.MAP_INPUT_START);
System.err.println("JOB_NAME" + MRJobConfig.JOB_NAME);
System.out.println("[FINISHED GETTING PARAMETERS OF THIS JOB]");
}
    
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
{
if (null == inputFile)
   context.write(new Text("key"), new Text("inputFile"));
else
context.write(new Text("key"), new Text(inputFile));
}
}

同时，在streaming任务中也有同样的需求，需要获取相关环境变量，查过别人的资料，如下：

{{

streaming框架通过设置环境变量的方式给mapper、reducer程序传递配置信息。常用的环境变量如下：

HADOOP_HOME	计算节点上配置的Hadoop路径
LD_LIBRARY_PATH	计算节点上加载库文件的路径列表
PWD	当前工作目录
dfs_block_size	当前设置的HDFS文件块大小
map_input_file	mapper正在处理的输入文件路径
mapred_job_id	作业ID
mapred_job_name	作业名
mapred_tip_id	当前任务的第几次重试
mapred_task_id	任务ID
mapred_task_is_map	当前任务是否为map
mapred_output_dir	计算输出路径
mapred_map_tasks	计算的map任务数
mapred_reduce_tasks	计算的reduce任务数

}}

自己测试了一下，不对，又是版本问题，查了http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/r0.21.0/streaming.html#How+do+I+get+the+JobConf+variables+in+a+streaming+job%27s+mapper%2Freducer%3F

解决如下：

Name	Type	Description
mapreduce.job.id	String	The job id
mapreduce.job.jar	String	job.jar location in job directory
mapreduce.job.local.dir	String	The job specific shared scratch space
mapreduce.task.id	String	The task id
mapreduce.task.attempt.id	String	The task attempt id
mapreduce.task.ismap	boolean	Is this a map task
mapreduce.task.partition	int	The id of the task within the job
mapreduce.map.input.file	String	The filename that the map is reading from
mapreduce.map.input.start	long	The offset of the start of the map input split
mapreduce.map.input.length	long	The number of bytes in the map input split
mapreduce.task.output.dir	String	The task's temporary output directory

相关参数在streaming中“."用”_"代替即可。

例子：

#!/bin/sh

while read line
do
  echo "$line"
  echo $mapreduce_map_input_file
done

测试通过