深入探索Hadoop-MapReduce源码：客户端篇，一窥大数据处理的幕后机制

2023-04-16 09:57:04

Hadoop-MapReduce 源码解读：构建 Job 和集群

解析命令行参数和用户配置

在 Hadoop-MapReduce 中，Configuration 类是整个框架的核心配置类。它用于管理和维护各种配置信息，包括系统默认配置、用户配置和环境变量。在客户端，我们需要构建一个 Configuration 对象并加载 Hadoop 默认配置文件（core-default.xml 和 core-site.xml）。这些配置文件包含一些基本配置信息，例如 HDFS 地址、NameNode 地址和 DataNode 地址。

构建 Configuration 对象后，我们需要解析命令行参数并将用户配置的环境变量加载到 Configuration 对象中。命令行参数通常用于指定运行时参数，例如输入文件、输出文件和作业名称。环境变量用于指定系统级别的配置信息，例如 JAVA_HOME 和 HADOOP_HOME。

设置 Job 信息并配置作业运行环境

Job 是 Hadoop-MapReduce 中作业的抽象，它包含作业的各种配置信息，例如主类、Mapper 类、Reducer 类、Combiner 类、输出格式、输入/输出文件等。在客户端，我们需要根据用户的需求设置 Job 信息，以便提交作业时能够正确运行。

异步提交 Job 并监控作业状态

在设置好 Job 信息后，我们可以异步提交 Job。异步提交的好处是可以让作业在后台运行，而客户端可以继续执行其他任务。在作业运行期间，客户端可以通过 JobTracker 实时监控作业状态，并打印 Job 状态信息。

根据用户身份和权限构建 Cluster 并提交 Job

在异步提交 Job 后，Hadoop-MapReduce 框架会根据用户身份和权限构建一个 Cluster 对象并向集群提交 Job。Cluster 对象代表了整个 Hadoop 集群，它包含了集群中所有节点的信息。当 Job 提交到集群后，JobTracker 会负责调度作业的各个任务并将任务分配给集群中的各个节点执行。

检查 Job 的输入和输出规格

在 Job 提交成功后，客户端需要检查 Job 的输入和输出规格是否正确。输入和输出规格是指 Job 的输入文件和输出文件的大小、格式等信息。如果输入和输出规格不正确，作业可能会运行失败。

代码示例：创建 Configuration 对象

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

public class HadoopConfigurationExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 Configuration 对象
        Configuration conf = new Configuration();

        // 设置 Hadoop 默认配置文件
        conf.addResource("core-default.xml");
        conf.addResource("core-site.xml");

        // 设置用户配置的环境变量
        conf.set("mapreduce.job.name", "MyJob");
        conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.inputdir", "input");
        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir", "output");

        // 打印 Configuration 信息
        for (Map.Entry<String, String> entry : conf) {
            System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
        }
    }
}