使用IDEA远程向伪分布式搭建的Hadoop提交MapReduce作业

使用IDEA远程向伪分布式搭建的Hadoop提交MapReduce作业，以WordCount为例

环境

VirtualBox 6.1
IntelliJ IDEA 2020.1.1
Ubuntu-18.04.4-live-server-amd64
jdk-8u251-linux-x64
hadoop-2.7.7

安装伪分布式Hadoop

安装伪分布式参考：Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04)

这里就不再累述，注意需要安装yarn。

还就是我使用的是仅主机网络模式。

启动成功后，使用jps，显示应该有以下几项：

修改配置

首先使用ifconfig查看本机IP，我这里是192.168.56.101，下面将使用该IP为例进行展示。

修改core-site.xml，将localhost改为服务器IP

<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://192.168.56.101:9000</value>
</property>

修改mapred-site.xml，添加mapreduce.jobhistory.address

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>192.168.56.101:10020</value>
</property>

不添加这项，会报如下错

[main] INFO  org.apache.hadoop.ipc.Client - Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:10020. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)

修改yarn-site.xml，添加如下项

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>192.168.56.101:8032</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>192.168.56.101:8030</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>192.168.56.101:8031</value>
</property>

如果不添加，将会报错

INFO ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1 SECONDS)

配置完成后，需要重启dfs、yarn和historyserver。

配置Windows的Hadoop运行环境

首先把Linux中的hadoop-2.7.7.tar.gz解压到Windows的一个目录，本文中是D:\ProgramData\hadoop

然后配置环境变量：

HADOOP_HOME=D:\ProgramData\hadoop

HADOOP_BIN_PATH=%HADOOP_HOME%\bin

HADOOP_PREFIX=D:\ProgramData\hadoop

另外，PATH变量在最后追加;%HADOOP_HOME%\bin

然后去下载winutils，下载地址在https://github.com/cdarlint/winutils，找到对应版本下载，这里下载的2.7.7版本。

将winutils.exe复制到$HADOOP_HOME\bin目录，将hadoop.dll复制到C:\Windows\System32目录。

编写WordCount

首先创建数据文件wc.txt

hello world
dog fish
hadoop 
spark
hello world
dog fish
hadoop 
spark
hello world
dog fish
hadoop 
spark

然后移动到Linux中去，在使用hdfs dfs -put /path/wc.txt ./input将数据文件放入到dfs中

然后使用IDEA新建maven项目，修改pom.xml文件

<?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>org.example</groupId>
    <artifactId>WordCount</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <name>aliyun</name>
            <url>https://maven.aliyun.com/repository/central/</url>
            <releases>
                <enabled>true</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>false</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-cli</groupId>
            <artifactId>commons-cli</artifactId>
            <version>1.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-logging</groupId>
            <artifactId>commons-logging</artifactId>
            <version>1.1.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>


    <build>
        <finalName>${project.artifactId}</finalName>
    </build>

</project>

接着就是编写WordCount程序，这里我参考的是

https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9256254.html

然后修改一下WordcountDriver.

package cabbage;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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;

/**
 * 相当于一个yarn集群的客户端，
 * 需要在此封装我们的mr程序相关运行参数，指定jar包
 * 最后提交给yarn
 */
public class WordcountDriver {
    /**
     * 删除指定目录
     *
     * @param conf
     * @param dirPath
     * @throws IOException
     */
    private static void deleteDir(Configuration conf, String dirPath) throws IOException {
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path targetPath = new Path(dirPath);
        if (fs.exists(targetPath)) {
            boolean delResult = fs.delete(targetPath, true);
            if (delResult) {
                System.out.println(targetPath + " has been deleted sucessfullly.");
            } else {
                System.out.println(targetPath + " deletion failed.");
            }
        }

    }


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");
        // 1 获取配置信息，或者job对象实例
        Configuration configuration = new Configuration();
        System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\ProgramData\\hadoop");
        configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        configuration.set("fs.default.name", "hdfs://192.168.56.101:9000");
        configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");//跨平台提交
        configuration.set("mapred.jar","D:\\Work\\Study\\Hadoop\\WordCount\\target\\WordCount.jar");
        // 8 配置提交到yarn上运行,windows和Linux变量不一致
//        configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
//        configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node22");
        //先删除output目录
        deleteDir(configuration, args[args.length - 1]);

        Job job = Job.getInstance(configuration);

        // 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
//        job.setJar("/home/admin/wc.jar");
        job.setJarByClass(WordcountDriver.class);

        // 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);
        job.setReducerClass(WordcountReducer.class);

        // 3 指定mapper输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 4 指定最终输出的数据的kv类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 5 指定job的输入原始文件所在目录
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 7 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();
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

关键代码

System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hadoop");

如果不添加这行，会导致权限报错

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: Permission denied: user=administration, access=WRITE, inode="/":root:supergroup:drwxr-xr-x

如果修改了还是报错，可以考虑将文件权限修改777

这里我主要参考一下几篇文章

https://www.cnblogs.com/acmy/archive/2011/10/28/2227901.html

https://blog.csdn.net/jzy3711/article/details/85003606

System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\ProgramData\\hadoop");
configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
configuration.set("fs.default.name", "hdfs://192.168.56.101:9000");
configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");//跨平台提交

configuration.set("mapred.jar","D:\\Work\\Study\\Hadoop\\WordCount\\target\\WordCount.jar");

如果不添加这行会报错

Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class cabbage.WordcountMapper not found

这里我主要参考了

https://blog.csdn.net/u011654631/article/details/70037219

//先删除output目录
deleteDir(configuration, args[args.length - 1]);

output每次运行时候不会覆盖，如果不删除会报错，这里应该都知道。

添加依赖

然后添加依赖的Libary引用，项目上右击 -> Open Module Settings 或按F12，打开模块属性

然后点击Dependencies->右边的加号->Libray

接着把$HADOOP_HOME下的对应包全导进来

然后再导入$HADOOP_HOME\share\hadoop\tools\lib

然后使用maven的package打包jar包

添加resources

在resources中新建log4j.properties，添加如下内容

log4j.rootLogger=INFO, stdout
#log4j.logger.org.springframework=INFO
#log4j.logger.org.apache.activemq=INFO
#log4j.logger.org.apache.activemq.spring=WARN
#log4j.logger.org.apache.activemq.store.journal=INFO
#log4j.logger.org.activeio.journal=INFO
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} | %-5.5p | %-16.16t | %-32.32c{1} | %-32.32C %4L | %m%n

然后再把Linux里面的core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml移动过来，最后的项目结构如下图

配置IDEA

上面配置完了，就可以设置运行参数了

注意两个地方

Program aguments，指定输入文件和输出文件夹，注意是hdsf://ip:9000/user/hadoop/xxx
Working Directory，即工作目录，指定为$HADOOP_HOME所在目录

运行

点击运行即可，如果报错说缺少依赖，比如我就报错缺少slf4j-log这个包，然后就自己添加到依赖里面就行了。

运行完成后IDEA显示如下图：

然后再output文件中看看输出结果，在Linux里面输入hdfs dfs -cat ./output/*，显示如下结果，就正确了。

参考

本文链接：https://www.cnblogs.com/harrylyx/p/12888764.html

使用IDEA远程向伪分布式搭建的Hadoop提交MapReduce作业

环境

安装伪分布式Hadoop

修改配置

配置Windows的Hadoop运行环境

编写WordCount

关键代码

添加依赖

添加resources

配置IDEA

运行

参考

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