• hadoop本地运行与集群运行


    开发环境:

      windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件)

    介绍:

      本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn

    需要准备什么:

      1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录

      2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本

    本地运行详细步骤:

      1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的默认参数

      2/直接运行main方法

    public class WordCountDriver {
        public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
            Configuration conf = new Configuration();
    
            //是否运行为本地模式,就是看这个参数值是否为local,默认就是local
    		/*conf.set("mapreduce.framework.name", "local");*/
    
            //本地模式运行mr程序时,输入输出的数据可以在本地,也可以在hdfs上
            //到底在哪里,就看以下两行配置你用哪行,默认就是file:///
    		/*conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000/");*/
    		/*conf.set("fs.defaultFS", "file:///");*/
    
    
    
            //运行集群模式,就是把程序提交到yarn中去运行
            //要想运行为集群模式,以下3个参数要指定为集群上的值
            //如果是把程序打包成jar,hadoop jar运行,不需要写下面,因为hadoop jar脚本自动把集群中配置好的配置文件加载给该程序
    		/*conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
    		conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "mini1");
    		conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mini1:9000/");*/
            Job job = Job.getInstance(conf);
            //告诉yarn本程序的jar包在哪里
    		/*job.setJar("/home/hadoop/wordcount.jar");*/
            //指定本程序的jar包所在的本地路径(获得类运行的目录)
            job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
    
            //指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
            job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
            job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    
            //指定mapper输出数据的kv类型
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    
            //指定最终输出的数据的kv类型
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
            //指定job的输入原始文件所在目录
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
            //指定job的输出结果所在目录
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    
            //将job中配置的相关参数,以及job所用的java类所在的jar包,提交给yarn去运行
    		/*job.submit();*/
            //true把反馈信息打印出来
            boolean res = job.waitForCompletion(true);
            System.exit(res?0:1);
        }
    }
    

    报错1:

      Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/util/StopWatch

    解决1:

      1/把hadoop-client /hadoop-common从2.6.0改为2.7.0

    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.7.0</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.7.0</version>
    </dependency>
    

        2/可能是因为我本地的hadoop是windows下编译的2.6.4版本,把该版本的所有jar包放在一个lib里,并且放在最上面  否则会报错Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.createDirectoryWithMode0(Ljava/lang/String;I)V

     本地运行模式

    (1)mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行

    (2)而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统,也可以在hdfs上

    (3)怎样实现本地运行?写一个程序,不要带集群的配置文件(本质是你的mr程序的conf中是否有mapreduce.framework.name=local以及yarn.resourcemanager.hostname参数)

    (4)本地模式非常便于进行业务逻辑的debug,只要在eclipse中打断点即可

        如果在windows下想运行本地模式来测试程序逻辑,需要在windows中配置环境变量:

        %HADOOP_HOME%  =  d:/hadoop-2.6.1

        %PATH% =  %HADOOP_HOME%in

        并且要将d:/hadoop-2.6.1的lib和bin目录替换成windows平台编译的版本

    ================mac版本========================

    idea+maven环境编写wordcount程序(运行在本地,没有用到hadoop集群,适合做调试)https://www.cnblogs.com/davidgu/p/6140927.html

    1、看他的main方法怎么配置的

    2、看他的运行参数怎么配置的

    集群运行模式

    (1)将mapreduce程序提交给yarn集群resourcemanager,分发到很多的节点上并发执行

    (2)处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统

    (3)提交集群的三种方法:

        A、将程序打成JAR包,然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动

             $ hadoop jar wordcount.jar cn.itcast.bigdata.mrsimple.WordCountDriver inputpath outputpath

           idea的hadooop的wordcount打成jar包放到linux执行步骤:  https://blog.csdn.net/Andeve/article/details/78606461

           main方法里不需要写mapreduce.frameword.name=yarn以及yarn的两个基本配置

          整体思路参考  https://songlee24.github.io/2015/07/29/mapreduce-word-count/

        B、直接在linux的eclipse中运行main方法,跑在本机的hadoop上/远程hadoop集群上

         (项目中要带参数:mapreduce.framework.name=yarn以及yarn的两个基本配置)

          参考 :   idea向hadoop集群提交mapreduce作业 https://blog.csdn.net/shirukai/article/details/81021872   

               的第六步导出jar,第七步连接配置

                     

        C、如果要在windows的eclipse中提交job给集群,则要修改YarnRunner类


    MAVEN的pom.xml,hadoop版本
    hadoop-2.6.0-cdh5.7.0
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    
        <groupId>com.sumeng</groupId>
        <artifactId>cloudHadoop</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-common</artifactId>
                <version>2.6.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
                <version>2.6.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
                <version>2.6.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
                <artifactId>hadoop-client</artifactId>
                <version>2.6.0</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    </project>
     
  • 相关阅读:
    onkeydown事件
    单击循环事件
    for-in循环
    in运算符
    数组成员升序降序排列
    bzoj 3754: Tree之最小方差树 模拟退火+随机三分
    bzoj 3752: Hack 预处理+暴力dfs
    hdu 5269 ZYB loves Xor I 分治 || Trie
    bzoj 4501: 旅行 01分数规划+概率期望dp
    bzoj 4260: REBXOR Trie+乱搞
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/SuMeng/p/7998124.html
Copyright © 2020-2023  润新知