Hadoop的环境搭建,和编写一个简单的hadoop job

hadoop 入门:

0hadoop的简要介绍
google之所以能够成功,一个重要的技术就是map-reduce。map-reduce是google为大规模的、分布式数据进行处理的一种编程模式。
而本文介绍的hadoop是apache的开源map-reduce实现。本文不过多的介绍map-reduce,主要精力放在hadoop的配置和编写一个简单的haoop程序上
对map-recude感兴趣的朋友可以进一步阅读参考文献。
1 hadoop服务器的安装:
hadoop是一个分布式的处理框架,本文先介绍的是一个简单的伪分布式hadoop(安装在一个linux机器上)

配置环境是ubuntu
创建一个新文件/etc/sources.list.d/cloudera.list
把下边的内容复制到新文件:
 
deb http://archive.cloudera.com/debian intrepid-cdh3 contrib
deb-src http://archive.cloudera.com/debian intrepid-cdh3 contrib
 
 然后打开teminal输入下边的命令:
$ curl -s http://archive.cloudera.com/debian/archive.key | \
sudo apt-key add – sudo apt-get update

然后,安装采用伪分布式配置的 Hadoop(所有 Hadoop 守护进程在同一个主机上运行):

$ sudo apt-get install hadoop-0.20-conf-pseudo
 

 确保系统已经安装了sshd(如果没有,请先安装)。
 设置不需要密码的ssh:
     
$ sudo su –
# ssh-keygen -t dsa -P ” -f ~/.ssh/id_dsa
# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

启动hadoop:
首先对namenode进行格式化:
# hadoop-0.20 namenode -format

Hadoop 提供一些简化启动的辅助工具。这些工具分为启动(比如 start-dfs)和停止(比如 stop-dfs)两类。下面的简单脚本说明如何启动 Hadoop 节点:

# /usr/lib/hadoop-0.20/bin/start-dfs.sh
# /usr/lib/hadoop-0.20/bin/start-mapred.sh
#
 
输入命令jps可以查看守护进程是否正在运行;

编写一个hadoop程序:
作为联系,我们从网上下载一个cvs格式的数据文件:
http://earthquake.usgs.gov/research/data/pager/EXPO_CAT_2007_12.csv
cvs是以逗号进行列分割的数据文件。
使用opencvs可以很方便的处理cvs格式的数据。
opencvs可以从sourceforge上下载。
opencvs可以把一个string以逗号进行分割成一个string数组
只扩展 Hadoop 的 Mapper 类。然后我可以使用泛型来为传出键和值指定显式类。类型子句也指定了传入键和值,这对于读取文件分别是字节数和文本行数。

EarthQuakesPerDateMapper 类扩展了 Hadoop 的 Mapper 对象。它显式地将其输出键指定为一个 Text 对象,将其值指定为一个 IntWritable,这是一个 Hadoop 特定类,实质上是一个整数。还要注意,class 子句的前两个类型是 LongWritable 和 Text,分别是字节数和文本行数。

由于类定义中的类型子句,我将传入 map 方法的参数类型设置为在 context.write 子句内带有该方法的输出。如果我想指定其他内容,将会出现一个编译器问题,或 Hadoop 将输出一个错误消息,描述类型不匹配的消息。

一个mapper的实现:

public class EarthQuakesPerDateMapper extends
  Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
 @Override
 protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
   throws IOException, InterruptedException {

  if (key.get() > 0) {
   try {
    CSVParser parser = new CSVParser();
    String[] lines = parser.parseLine(value.toString());
    lines = new CSVParser().parseLine(lines[0]);
    SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat(“yyyyMMddHHmm”);
    Date dt = formatter.parse(lines[0]);
    formatter.applyPattern(“dd-MM-yyyy”);

    String dtstr = formatter.format(dt);
    context.write(new Text(dtstr), new IntWritable(1));
   } catch (java.text.ParseException e) {
    // TODO Auto-generated catch block
    //e.printStackTrace();
   }
  }
 }
}
reduce 实现如下 所示。与 Hadoop 的 Mapper 一样,Reducer 被参数化了:前两个参数是传入的键类型(Text)和值类型(IntWritable),后两个参数是输出类型:键和值,这在本例中是相同的。

public class EarthQuakesPerDateReducer extends
  Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
 @Override
 protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
   Context context) throws IOException, InterruptedException {
  int count = 0;
  for (IntWritable value : values) {
   count++;
  }
  context.write(key, new IntWritable(count));
 }
}

写好mapper和reducer之后,就可以定义一个hadoop job了。

public class EarthQuakesPerDayJob {
 public static void main(String[] args) throws Throwable {
  Job job = new Job();
  job.setJarByClass(EarthQuakesPerDayJob.class);
  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

  job.setMapperClass(EarthQuakesPerDateMapper.class);
  job.setReducerClass(EarthQuakesPerDateReducer.class);
  job.setOutputKeyClass(Text.class);
  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
 }
}

在linux上执行hadoop:
$> export HADOOP_CLASSPATH=lib/opencsv-2.3.jar
$> hadoop jar hadoop.jar in out
在程序所在目录定义一个子目录in,把刚才所下载的cvs文件放到in目录下。
in就是程序数据的输入目录,out是输出目录,注意这个out文件夹是程序建立的,不可以手动建立。
运行是会看到:
11/09/05 08:47:26 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=
11/09/05 08:47:26 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
11/09/05 08:47:26 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
11/09/05 08:47:26 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001
11/09/05 08:47:26 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
11/09/05 08:47:26 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100
11/09/05 08:47:27 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720
11/09/05 08:47:27 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680
11/09/05 08:47:27 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
11/09/05 08:47:28 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
11/09/05 08:47:28 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0
11/09/05 08:47:28 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting
11/09/05 08:47:28 INFO mapred.LocalJobRunner:
11/09/05 08:47:28 INFO mapred.TaskRunner: Task ‘attempt_local_0001_m_000000_0’ done.
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.LocalJobRunner:
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 97887 bytes
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.LocalJobRunner:
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.TaskRunner: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.LocalJobRunner:
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.TaskRunner: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now
11/09/05 08:47:29 INFO output.FileOutputCommitter: Saved output of task ‘attempt_local_0001_r_000000_0’ to out1
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.TaskRunner: Task ‘attempt_local_0001_r_000000_0’ done.
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient: Counters: 12
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=11961631
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=9370383
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=142
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Map input records=5639
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=142
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=11274
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=86611
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Map output records=5637
11/09/05 08:47:29 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=5637

运行完成后:
cd到out目录下,会看到一个part-r-00000文件。
输入命令:cat part-r-00000
可以看到hadoopjob的运行结果。

参考资料:
Java 开发 2.0: 用 Hadoop MapReduce 进行大数据分析

用 Hadoop 进行分布式数据处理,第 1 部分: 入门

MapReduce 编程模型在日志分析方面的应用