Hadoop获得先进的步步高（四）-试Hadoop

四、试Hadoop

一个简单的求每年温度最大值的程序。

1、准备两个文本測试数据

准备两个名为data1.txt及data2.txt的文件。用于做为计算的输入数据，将其放于/home/fenglibin/java/data文件夹下：

data1.txt	data2.txt
1999 10 1999 20 1999 25 2000 21 2000 22 2000 18 2000 40 2001 45 2001 65 2002 90 2002 89 2002 70 2003 40 2003 80	1999 40 1999 10 1999 25 2000 51 2000 22 2000 18 2000 40 2001 95 2001 65 2002 90 2002 19 2002 70 2003 100 2003 80

每行有两列，分别表示年份和温度。

2、准备JAVA代码

该代码来自于《Hadoop权威指南（第二版）》，例如以下：

package hadoop;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class MaxTemperature {

static class MaxTemperatureMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

@Override

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();

if (line == null || line.trim().equals("")) {

return;

}

String[] arr = line.split(" ");

String year = arr[0];

int airTemperature = Integer.parseInt(arr[1]);

context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));

}

}

static class MaxTemperatureReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

@Override

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

int maxValue = Integer.MIN_VALUE;

for (IntWritable value : values) {

maxValue = Math.max(maxValue, value.get());

}

context.write(key, new IntWritable(maxValue));

}

}

public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {

Job job = new Job();

job.setJarByClass(MaxTemperature.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

System.exit(job.waitForCompletion(true) ?

0 : 1);

}

}

3、编译

javac -cp $HADOOP_HOME/hadoop-core-1.2.1.jar hadoop/MaxTemperature.java

4、运行

运行的方式有两种，直接通过java命令和$HADOOP_HOME/bin/hadoop命令，只是不同的运行方式有一定的差别。

4.1、通过java命令运行

有例如以下特点：

1）、指定本地的输入文件。

2）、将结果输出到本地；

3）、须要指定依赖的一长串classpath；

4）、仅仅须要启动map/reduce就可以，不须要启动namenode及datanode；

5）、须要在class所在文件夹运行，因而不须要指定HADOOP_CLASSPATH。

运行例如以下：

java -Xmx256m -Xms256m -XX:PermSize=128m -cp $HADOOP_HOME:.:$HADOOP_HOME/hadoop-core-1.2.1.jar:$HADOOP_HOME/hadoop-tools-1.2.1.jar:$HADOOP_HOME/hadoop-ant-1.2.1.jar:$HADOOP_HOME/hadoop-client-1.2.1.jar:$HADOOP_HOME/hadoop-minicluster-1.2.1.jar:$HADOOP_HOME/lib/commons-logging-1.1.1.jar:$HADOOP_HOME/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:$HADOOP_HOME/lib/commons-configuration-1.6.jar:$HADOOP_HOME/lib/commons-lang-2.4.jar:$HADOOP_HOME/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar:$HADOOP_HOME/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar:$HADOOP_HOME/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar hadoop/MaxTemperature /home/fenglibin/java/data/ /home/fenglibin/java/result/

4.2、通过hadoop命令运行

有例如以下特点：

1）、输入文件必须放到hdfs上；

2）、输出结果在hdfs上。

3）、须要设置HADOOP_CLASSPATH。但不是绝对；

4）、须要将class文件打成jar包。

HADOOP_CLASSPATH是用于加入用户的jar，hadoop在运行的时候会将其追加到hadoop本身的classpath中。

Hadoop在启动的时候，会将$HADOOP_HOME/lib文件夹以下的jar所有加到classpath中。假设想偷懒不设置HADOOP_CLASSPATH，能够将你的jar包放到$HADOOP_HOME/lib中。

4.2.1、将class文件打成jar包

首先须要创建一个mainfest.mf，放在与要打包的class同样的文件夹中，里面写上内容：

Main-Class: hadoop.MaxTemperature

然后通过例如以下命令进行打包：

jar cvfm maxTemperature.jar mainfest.mf -c hadoop/

4.2.2、设置HADOOP_CLASSPATH

如此时maxTe mperature.jar放在/home/fenglibin/java文件夹下，此时设置HADOOP_CLASSPATH例如以下：

export HADOOP_CLASSPATH=/home/fenglibin/java/maxTemperature.jar

4.2.3、拷贝本地文件到HDFS

hdfs -copyFromLocal data ~/java

注：hdfs是我本地的“hadoop fs”的alias，文件夹“~/java”是hdfs中的文件夹。

查看是否拷贝成功：

hdfs -ls ~/java

结果例如以下：

fenglibin@ubuntu1110:~/java$ hdfs -ls ~/java

Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.

Found 1 items

drwxr-xr-x   - fenglibin supergroup      0 2013-12-25 14:33 /home/fenglibin/java/data

文件已经存在，表示拷贝成功。

4.2.4、运行

Jar的mainfest.mf中标识了Main-Class是hadoop/MaxTemperature是主类。因而我们能够有两种运行方式，直接运行类hadoop/MaxTemperature或者直接运行jar。

1）、直接运行类hadoop/MaxTemperature

hadoop hadoop/MaxTemperature ~/java/data ~/java/result1

2）、直接运行jar包

hadoop jar /home/fenglibin/java/maxTemperature.jar ~/java/data ~/java/result2

尽管这样的方式是运行jar包，事实上也是调用类hadoop/MaxTemperature运行。仅仅是入口不一样而已。

4.2.5 查看结果

以上两种方式运行的计算结果是同样的。结果文件有一些不同，结果的存放位置不同。通过JAVA直接运行的结果是存放在本地的，通过Hadoop运行的结果是放到Hdfs上的。

以下的截图是通过JAVA运行后，在/home/fenglibin/java/result/以下生成四个文件：

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZmVuZ2xpYmluZw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" />

当中两个.crc文件是隐藏，是用于CRC校验的。我们不须要关心。

_SUCCESS是一个空文件，仅仅是用于表示当前操作运行成功；

part_r_00000里面存放的就是我们每年最大值的输出结果，内容例如以下：

以下的截图是通过Hadoop运行。在~/java/result文件夹以下的结果：

part_r_00000里面的内容和通过JAVA运行结果是一样的。这里就不贴图了。通过Hadoop命令运行，里面多了一个_logs文件夹。它里面存放了本次用于运行的jar文件以及本次运行Hadoop用到的配置信息文件“*_conf.xml”。这个配置文件须要重点关注一下，由于这个文件中面包括了本次计算运行所须要的所有配置信利息。以下是轮廓后第二次运行：

注意：向上的背

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