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为 HDInsight 上的 Apache Hadoop 开发 Java MapReduce 程序

了解如何使用 Apache Maven 创建基于 Java 的 MapReduce 应用程序,并使用 Azure HDInsight 中的 Apache Hadoop 运行它。

先决条件

配置开发环境

本文使用的环境是一台运行 Windows 10 的计算机。 命令在命令提示符下执行,各种文件使用记事本进行编辑。 针对环境进行相应的修改。

在命令提示符下,输入以下命令以创建工作环境:

IF NOT EXIST C:\HDI MKDIR C:\HDI
cd C:\HDI

创建 Maven 项目

  1. 输入以下命令,创建一个名为 wordcountjava 的 Maven 项目:

    mvn archetype:generate -DgroupId=org.apache.hadoop.examples -DartifactId=wordcountjava -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
    

    此命令会创建一个目录,其名称(本示例中为 wordcountjava)由 artifactID 参数指定。该目录包含以下项:

    • pom.xml - 项目对象模型 (POM),其中包含用于生成项目的信息和配置详细信息。
    • src\main\java\org\apache\hadoop\examples:包含应用程序代码。
    • src\test\java\org\apache\hadoop\examples:包含应用程序的测试。
  2. 删除生成的示例代码。 输入以下命令,删除生成的测试和应用程序文件 AppTest.javaApp.java

    cd wordcountjava
    DEL src\main\java\org\apache\hadoop\examples\App.java
    DEL src\test\java\org\apache\hadoop\examples\AppTest.java
    

更新项目对象模型

有关 pom.xml 文件的完整参考,请参阅 https://maven.apache.org/pom.html。 输入以下命令打开 pom.xml

notepad pom.xml

添加依赖项

pom.xml<dependencies> 节中添加以下文本:

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-examples</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

这会定义具有特定版本(在 <version> 中列出)的库(在 <artifactId> 中列出)。 在编译时,会从默认 Maven 存储库下载这些依赖项。 可使用 Maven 存储库搜索来查看详细信息。

<scope>provided</scope> 告诉 Maven 这些依赖关系不应与此应用程序一起打包,因为它们会在运行时由 HDInsight 群集提供。

重要

使用的版本应与群集上存在的 Hadoop 版本匹配。 有关版本的详细信息,请参阅 HDInsight 组件版本控制文档。

生成配置

Maven 插件可用于自定义项目的生成阶段。 此节用于添加插件、资源和其他生成配置选项。

将以下代码添加到 pom.xml 文件,然后保存并关闭该文件。 此文本必须位于文件中的 <project>...</project> 标记内,例如 </dependencies></project> 之间。

<build>
    <plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>2.3</version>
        <configuration>
        <transformers>
            <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ApacheLicenseResourceTransformer">
            </transformer>
        </transformers>
        </configuration>
        <executions>
        <execution>
            <phase>package</phase>
                <goals>
                <goal>shade</goal>
                </goals>
        </execution>
        </executions>
        </plugin>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.6.1</version>
        <configuration>
        <source>1.8</source>
        <target>1.8</target>
        </configuration>
    </plugin>
    </plugins>
</build>

此部分将配置 Apache Maven 编译器插件和 Apache Maven 阴影插件。 该编译器插件用于编译拓扑。 该阴影插件用于防止在由 Maven 构建的 JAR 程序包中复制许可证。 此插件用于防止 HDInsight 群集在运行时出现“重复的许可证文件”错误。 将 maven-shade-plugin 用于 ApacheLicenseResourceTransformer 实现可防止发生此错误。

maven-shade-plugin 还会生成 uber jar,其中包含应用程序所需的所有依赖项。

保存 pom.xml 文件。

创建 MapReduce 应用程序

  1. 输入以下命令,以创建并打开新文件 WordCount.java。 根据提示选择“是”,以创建新文件。

    notepad src\main\java\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java
    
  2. 将以下 Java 代码复制并粘贴到新文件中。 然后关闭该文件。

    package org.apache.hadoop.examples;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.StringTokenizer;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    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;
    import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
    
    public class WordCount {
    
        public static class TokenizerMapper
            extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
    
        public void map(Object key, Text value, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
            word.set(itr.nextToken());
            context.write(word, one);
            }
        }
    }
    
    public static class IntSumReducer
            extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
    
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                            Context context
                            ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
        }
        Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }
    }
    

    请注意,包名为 org.apache.hadoop.examples,类名为 WordCount。 提交 MapReduce 作业时,会使用这些名称。

生成并打包应用程序

wordcountjava 目录中,使用以下命令来构建包含应用程序的 JAR 文件:

mvn clean package

该指令会清除任何以前构建的项目,下载任何尚未安装的依赖项,并构建和打包应用程序。

命令完成之后,wordcountjava/target 目录包含一个名为 wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar 的文件。

注意

wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar 文件是一种 uberjar,其中不仅包含 WordCount 作业,还包含该作业在运行时需要的依赖项。

上传 JAR 并运行作业 (SSH)

以下步骤使用 scp 将 JAR 复制到 Apache HBase on HDInsight 群集的主要头节点。 然后使用 ssh 命令连接到群集并直接在头节点上运行示例。

  1. 将该 jar 上传到群集。 将 CLUSTERNAME 替换为 HDInsight 群集名称,然后输入以下命令:

    scp target/wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:
    
  2. 连接到群集。 将 CLUSTERNAME 替换为 HDInsight 群集名称,然后输入以下命令:

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
    
  3. 在 SSH 会话中,使用以下命令运行 MapReduce 应用程序:

    yarn jar wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount /example/data/gutenberg/davinci.txt /example/data/wordcountout
    

    此命令启动 WordCount MapReduce 应用程序。 输入文件是 /example/data/gutenberg/davinci.txt,输出目录是 /example/data/wordcountout。 输入文件和输出均存储到群集的默认存储中。

  4. 作业完成后,使用以下命令查看结果:

    hdfs dfs -cat /example/data/wordcountout/*
    

    会收到包含单词和计数的列表,其值类似于以下文本:

    zeal    1
    zelus   1
    zenith  2
    

后续步骤

在本文档中,学习了如何开发 Java MapReduce 作业。 请参阅以下文档,了解使用 HDInsight 的其他方式。