辅助类GenericOptionsParser,Tool和ToolRunner
（1）为什么要用ToolRunner
将MapReduce Job配置参数写到java代码里，一旦变更意味着修改java文件源码、编译、打包、部署一连串事情。当MapReduce 依赖配置文件的时候，你需要手工编写java代码使用DistributedCache将其上传到HDFS中，以便map和reduce函数可以读取。:当你的map或reduce 函数依赖第三方jar文件时，你在命令行中使用”-libjars”参数指定依赖jar包时，但根本没生效。Hadoop有个可以GenericOptionsParser是一个类，用来解释常用的Hadoop命令行选项，通过简单的命令行参数来实现这样的功能，为Configuration对象设置相应的取值。通常不直接使用GenericOptionsParser，更方便的方式是：实现Tool接口，通过ToolRunner来运行应用程序，ToolRunner内部调用GenericOptionsParser来解析命令行。设置Configuration对象。
（2）使用ToolRunner步骤
自定义一个ToolRunner类ToolRunnerDemo类，继承Configured类，实现Tool接口，实现Tool的run(String [] args)方法，并在main函数中调用ToolRunner. run(Tool tool, String[] args)静态方法。Run方法内部创建GenericOptionsParser parser = new GenericOptionsParser(conf, args);调用GenericOptionsParser解析命令行参数，解析完之后将参数设置到Configuration对象中。
1）创建ToolRunnerDemo对象
package org.jediael.hadoopdemo.toolrunnerdemo;
import java.util.Map.Entry;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class ToolRunnerDemo extends Configured implements Tool {
static {
//Configuration.addDefaultResource("hdfs-default.xml");
//Configuration.addDefaultResource("hdfs-site.xml");
//Configuration.addDefaultResource("mapred-default.xml");
//Configuration.addDefaultResource("mapred-site.xml");
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
for (Entry<String, String> entry : conf) {
System.out.printf("%s=%s ", entry.getKey(), entry.getValue());
}
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int exitCode = ToolRunner.run(new ToolRunnerDemo(), args);//ToolRunnerDemo对象实现了Tool接口，形参传入对象引用，在调用tool.run()方法，实际是调用ToolRunner重写的run方法。
System.exit(exitCode);
}
}
Configurable接口只有两个函数，获取设置Configuration对象
package org.apache.hadoop.conf;
public interface Configurable {
void setConf(Configuration conf);
Configuration getConf();
}
Configred类实现了Configurable接口
package org.apache.hadoop.conf;
public class Configured implements Configurable {
private Configuration conf;
public Configured() {
this(null);
}
public Configured(Configuration conf) {
setConf(conf);
}
public void setConf(Configuration conf) {
this.conf = conf;
}
public Configuration getConf() {
return conf;
}
}
2）ToolRunner.run（）函数内部创建GenericOptionsParser对象
public static int run(Configuration conf, Tool tool, String[] args) throws Exception {
if (conf == null) {
conf = new Configuration();
}
GenericOptionsParser parser = new GenericOptionsParser(conf, args);
tool.setConf(conf);
String[] toolArgs = parser.getRemainingArgs();
return tool.run(toolArgs);
}
3）GenericOptionsParser构造函数1调用构造函数2，构造函数2调用解析函数parseGeneralOptions
public GenericOptionsParser(Options opts, String[] args) throws IOException {
this(new Configuration(), opts, args);
}//构造函数1
public GenericOptionsParser(Configuration conf, Options options, String[] args) throws IOException {
this.parseGeneralOptions(options, conf, args);
this.conf = conf;
}//构造函数2
4）parseGeneralOptions先调用解析函数parser.parse解析命令行，然后再用函数this.processGeneralOptions（）执行命令。
private void parseGeneralOptions(Options opts, Configuration conf, String[] args) throws IOException {
opts = buildGeneralOptions(opts);
GnuParser parser = new GnuParser();
try {
this.commandLine = parser.parse(opts, this.preProcessForWindows(args), true);
this.processGeneralOptions(conf, this.commandLine);
} catch (ParseException var7) {
LOG.warn("options parsing failed: " + var7.getMessage());
HelpFormatter formatter = new HelpFormatter();
formatter.printHelp("general options are: ", opts);
}
}
5）processGeneralOptions函数内部会根据不同的命令选项：fs、jt、conf、libjars、files、archives进行设置。
private void processGeneralOptions(Configuration conf, CommandLine line) throws IOException {
//设置默认的文件系统
if (line.hasOption("fs")) {
FileSystem.setDefaultUri(conf, line.getOptionValue("fs"));
}
//设置jobtracker服务ip地址和端口，用于监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息。
String fileName;
if (line.hasOption("jt")) {
fileName = line.getOptionValue("jt");
if (fileName.equalsIgnoreCase("local")) {
conf.set("mapreduce.framework.name", fileName);
}
conf.set("yarn.resourcemanager.address", fileName, "from -jt command line option");
}
//添加新的配置文件
String[] arr$;
int len$;
int i$;
String prop;
String[] property;
if (line.hasOption("conf")) {
property = line.getOptionValues("conf");
arr$ = property;
len$ = property.length;
for(i$ = 0; i$ < len$; ++i$) {
prop = arr$[i$];
conf.addResource(new Path(prop));
}
}
//从本地文件系统中复制指定的jar包到jobtracker使用的共享文件系统中，添加到mapreduce任务路径，这个选项是一个很有用放入方法来添加任务的依赖jar包。
if (line.hasOption("libjars")) {
conf.set("tmpjars", this.validateFiles(line.getOptionValue("libjars"), conf), "from -libjars command line option");
URL[] libjars = getLibJars(conf);
if (libjars != null && libjars.length > 0) {
conf.setClassLoader(new URLClassLoader(libjars, conf.getClassLoader()));
Thread.currentThread().setContextClassLoader(new URLClassLoader(libjars, Thread.currentThread().getContextClassLoader()));
}
}
//从本地文件系统中复制指定的文件到jobtracker使用的共享文件系统中，使他们能够被mapreduce任务使用
if (line.hasOption("files")) {
conf.set("tmpfiles", this.validateFiles(line.getOptionValue("files"), conf), "from -files command line option");
}
//从本地文件系统中复制指定的档案到jobtracker使用的共享文件系统中，使他们能够被mapreduce任务使用。
if (line.hasOption("archives")) {
conf.set("tmparchives", this.validateFiles(line.getOptionValue("archives"), conf), "from -archives command line option");
}
//给属性设置属性值
if (line.hasOption('D')) {
property = line.getOptionValues('D');
arr$ = property;
len$ = property.length;
for(i$ = 0; i$ < len$; ++i$) {
prop = arr$[i$];
String[] keyval = prop.split("=", 2);
if (keyval.length == 2) {
conf.set(keyval[0], keyval[1], "from command line");
}
}
}
conf.setBoolean("mapreduce.client.genericoptionsparser.used", true);
if (line.hasOption("tokenCacheFile")) {
fileName = line.getOptionValue("tokenCacheFile");
FileSystem localFs = FileSystem.getLocal(conf);
Path p = localFs.makeQualified(new Path(fileName));
if (!localFs.exists(p)) {
throw new FileNotFoundException("File " + fileName + " does not exist.");
}
if (LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug("setting conf tokensFile: " + fileName);
}
UserGroupInformation.getCurrentUser().addCredentials(Credentials.readTokenStorageFile(p, conf));
conf.set("mapreduce.job.credentials.json", p.toString(), "from -tokenCacheFile command line option");
}
}
6）设置好配置之后，所有的命令行都解析执行，参数都添加到了Configuration对象之中，接下来就可以获取这些参数。
在第2）步的ToolRunner的run函数中
public static int run(Configuration conf, Tool tool, String[] args) throws Exception {
if (conf == null) {
conf = new Configuration();
}
GenericOptionsParser parser = new GenericOptionsParser(conf, args);
tool.setConf(conf);
String[] toolArgs = parser.getRemainingArgs();
return tool.run(toolArgs);
}
parser.getRemainingArgs()；获取的实际上是第4）步中解析的命令行参数
public String[] getRemainingArgs() {
return this.commandLine == null ? new String[0] : this.commandLine.getArgs();
}
7）调用tool接口的run方法，实际是调用ToolRunnerDemo重写的run方法。因为ToolRunnerDemo对象实现了Tool接口，ToolRunner.run函数形参传入ToolRunnerDemo对象引用，在调用tool.run()方法， 实际是调用ToolRunnerDemo重写的run方法。这个run方法的作用是打印所有的配置项。
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
for (Entry<String, String> entry : conf) {//输出所有的属性值
System.out.printf("%s=%s ", entry.getKey(), entry.getValue());
}
return 0;
}
（3）使用ToolRunnerDemo设置hadoop参数调用实例
1）使用ToolRunnerDemo输出所有配置属性
[root@jediael project]#hadoop jar toolrunnerdemo.jar org.jediael.hadoopdemo.toolrunnerdemo.ToolRunnerDemo
io.seqfile.compress.blocksize=1000000
keep.failed.task.files=false
mapred.disk.healthChecker.interval=60000
dfs.df.interval=60000
dfs.datanode.failed.volumes.tolerated=0
mapreduce.reduce.input.limit=-1
mapred.task.tracker.http.address=0.0.0.0:50060
mapred.used.genericoptionsparser=true
mapred.userlog.retain.hours=24
dfs.max.objects=0
mapred.jobtracker.jobSchedulable=org.apache.hadoop.mapred.JobSchedulable
mapred.local.dir.minspacestart=0
hadoop.native.lib=true
2）通过-D指定新的参数，-D设置参数color为yello，grep查看设置属性
[root@jediael project]# hadoop org.jediael.hadoopdemo.toolrunnerdemo.ToolRunnerDemo -D color=yello | grep color
color=yello
3）通过-conf增加新的配置文件，-conf用于添加配置文件，wc命令用于查看配置数量。
hadoop jar toolrunnerdemo.jar org.jediael.hadoopdemo.toolrunnerdemo.ToolRunnerDemo-conf /opt/jediael/hadoop-1.2.0/conf/mapred-site.xml | wc
68 68 3028
其中mapred-site.xml的内容如下：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
（4）ToolRunner使用汇总
|
-D color=yello |
-D设置参数color为yello，grep查看设置属性 |
|
-conf conf/mapred-site.xml |
-conf用于添加配置文件 |
|
-fs uri |
//设置文件系统为uri指定的路径，等同-D fs.default.FS=url |
|
-jt 10.21.34.11:3800 |
//hadoop1中用于设置jobtracker的ip地址和端口，用于监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息。hadoop2中用于指定YARN资源管理器地址。等同-D yarn.resourcemanager.address= 10.21.34.11:3800. |
|
-files file1,file2 |
从本地文件系统中复制指定的文件到jobtracker使用的共享文件系统中，使他们能够被mapreduce任务使用 |
|
-libjars jars1,jars2 |
从本地文件系统中复制指定的jar包到jobtracker使用的共享文件系统中，添加到mapreduce任务路径，这个选项是一个很有用放入方法来添加任务的依赖jar包。 |
|
-archives archive1，archive2 |
从本地文件系统中复制指定的档案到jobtracker使用的共享文件系统中，使他们能够被mapreduce任务使用。 |
参考文献：
https://blog.csdn.net/xin15200793067/article/details/12623797
https://blog.csdn.net/jediael_lu/article/details/38751885
https://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/72856761
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