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万法归宗之Hadoop编程无界限

来源：程序员人生   发布时间：2015-04-20 08:08:06 阅读次数：3333次
记录下，散仙今天的工作和遇到的问题和解决方案，俗语说，好记性不如烂笔头，写出来文章，供大家参考，学习和点评，进步，才是王道 ，空话不多说，下面切入主题： 

先介绍下需求： 

散仙要处理多个类似表的txt数据，固然只有值，列名甚么的全部在xml里配置了，然后加工这些每一个表的每行数据，生成特定的格式基于ASCII码1和ASCII码2作为分隔符的1行数据，ASCII2作为字段名和字段值的分隔符，ASCII1作为字段和字段之间的分隔符，每解析1个txt文件时，都要获得文件名，然后与xml中的schema信息映照并找到对应位置的值，它的列名，条件是，这些的txt的内容位置，是固定的，然后我们知道它每行属于哪一个表结构的映照，由于这些映照信息是提早配置在xml中的，以下图： 



固然类似这样的结构有20个左右的表文件，到时候，我们的数据方，会给我们提供这些txt文件，然后散仙需要加工成特定的格式，然后写入HDFS，由我们的索引系统使用MapReduce批量建索引使用。 

本来想直接用java写个单机程序，串行处理，然后写入HDFS，后来1想假设数据量比较大，串行程序还得改成多线程并行履行，这样改来改去，倒不如直接使用MapReduce来的方便 


ok，说干就干，测试环境已有1套CDH5.3的hadoop2.5集群，直接就在eclipse进行开发和MapReduce程序的调试，反正也好久也没手写MapReduce了，前段时间，1直在用Apache Pig分析数据，这次处理的逻辑也不复杂，就再写下练练手 ， CDH的集群在远程的服务器上，散仙本机的hadoop是Apache Hadoop2.2的版本，在使用eclipse进行开发时，也没来得及换版本，理论上最好各个版本，不同发行版，之间对应起来开发比较好，这样1般不会存在兼容性问题，但散仙这次就懒的换了，由于CDH5.x以后的版本，是基于社区版的Apache Hadoop2.2之上改造的，接口应当大部份都1致，固然这只是散仙料想的。 



（1）首先，散仙要弄定的事，就是解析xml了，在程序启动之前需要把xml解析，加载到1个Map中，这样在处理每种txt时，会根据文件名来去Map中找到对应的schma信息，解析xml，散仙直接使用的jsoup，具体为啥，请点击散仙这篇 
http://qindongliang.iteye.com/blog/2162519文章，在这期间遇到了1个比较蛋疼的问题，简直是1个bug，最早散仙定义的xml是每一个表，1个table标签，然后它下面有各个property的映照定义，但是在用jsoup的cssQuery语法解析时，发现总是解析不出来东西，依照之前的做法，是没任何问题的，这次简直是开玩笑了，后来就是各种搜索，测试，最后才发现，将table标签，换成其他的任何标签都无任何问题，具体缘由，散仙还没来得及细看jsoup的源码，猜想table标签应当是1个关键词甚么的标签，在解析时会和html的table冲突，所以在xml解析中失效了，花了接近2个小时，求证，检验，终究弄定了这个小bug。 


（2）弄定了这个问题，散仙就开始开发调试MapReduce版的处理程序，这下面临的又1个问题，就是如何使用Jsoup解析寄存在HDFS上的xml文件，有过Hadoop编程经验的人，应当都知道，HDFS是1套散布式的文件系统，与我们本地的磁盘的存储方式是不1样的，比如你在正常的JAVA程序上解析在C:file .tx或在linux上/home/user/t.txt，所编写的程序在Hadoop上是没法使用的，你得使用Hadoop提供的编程接口获得它的文件信息，然后转成字符串以后，再给jsoup解析。 


（3）ok，第2个问题弄定以后，你得编写你的MR程序，处理对应的txt文本，而且保证不同的txt里面的数据格式，所获得的scheaml是正确的，所以在map方法里，你要获得固然处理文件的路径，然后做相应判断，在做对应处理。 


（4）很好，第3个问题弄定以后，你的MR的程序，基本编写的差不多了，下1步就改斟酌如何提交到Hadoop的集群上，来调试程序了，由于散仙是在Win上的eclipse开发的，所以这1步可能遇到的问题会很多，而且加上，hadoop的版本不1致与发行商也不1致，出问题也纯属正常。 


这里多写1点，1般建议大家不要在win上调试hadoop程序，这里的坑非常多，如果可以，还是建议大家在linux上直接玩，下面说下，散仙今天又踩的坑，关于在windows上调试eclipse开发, 运行Yarn的MR程序，散仙之前也记录了文章，感兴趣者，可以点击这个链接 
http://qindongliang.iteye.com/blog/2078452地址。 


（5）提交前，是需要使用ant或maven或java自带的导出工具，将项目打成1个jar包提交的，这1点大家需要注意下，最后测试得出，Apache的hadoop2.2编写的MR程序，是可以直接向CDH Hadoop2.5提交作业的，但是由于hadoop2.5中，使用google的guice作为了1个内嵌的MVC轻量级的框架，所以在windows上打包提交时，需要引入额外的guice的几个包，截图以下： 



 

上面几步弄定后，打包全部项目，然后运行成功，进程以下： 
Java代码  收藏代码
  1. 输前途径存在，已删除！  
  2. 2015-04-08 19:35:18,001 INFO  [main] client.RMProxy (RMProxy.java:createRMProxy(56)) - Connecting to ResourceManager at /172.26.150.18:8032  
  3. 2015-04-08 19:35:18,170 WARN  [main] mapreduce.JobSubmitter (JobSubmitter.java:copyAndConfigureFiles(149)) - Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.  
  4. 2015-04-08 19:35:21,156 INFO  [main] input.FileInputFormat (FileInputFormat.java:listStatus(287)) - Total input paths to process : 2  
  5. 2015-04-08 19:35:21,219 INFO  [main] mapreduce.JobSubmitter (JobSubmitter.java:submitJobInternal(394)) - number of splits:2  
  6. 2015-04-08 19:35:21,228 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name  
  7. 2015-04-08 19:35:21,228 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar  
  8. 2015-04-08 19:35:21,228 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS  
  9. 2015-04-08 19:35:21,229 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.reduce.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.reduces  
  10. 2015-04-08 19:35:21,229 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.mapoutput.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.value.class  
  11. 2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class  
  12. 2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name  
  13. 2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapreduce.inputformat.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.inputformat.class  
  14. 2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir  
  15. 2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.output.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir  
  16. 2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapreduce.outputformat.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.outputformat.class  
  17. 2015-04-08 19:35:21,231 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps  
  18. 2015-04-08 19:35:21,233 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.mapoutput.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.key.class  
  19. 2015-04-08 19:35:21,233 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir  
  20. 2015-04-08 19:35:21,331 INFO  [main] mapreduce.JobSubmitter (JobSubmitter.java:printTokens(477)) - Submitting tokens for job: job_1419419533357_5012  
  21. 2015-04-08 19:35:21,481 INFO  [main] impl.YarnClientImpl (YarnClientImpl.java:submitApplication(174)) - Submitted application application_1419419533357_5012 to ResourceManager at /172.21.50.108:8032  
  22. 2015-04-08 19:35:21,506 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:submit(1272)) - The url to track the job: http://http://dnode1:8088/proxy/application_1419419533357_5012/  
  23. 2015-04-08 19:35:21,506 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1317)) - Running job: job_1419419533357_5012  
  24. 2015-04-08 19:35:33,777 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1338)) - Job job_1419419533357_5012 running in uber mode : false  
  25. 2015-04-08 19:35:33,779 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1345)) -  map 0% reduce 0%  
  26. 2015-04-08 19:35:43,885 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1345)) -  map 100% reduce 0%  
  27. 2015-04-08 19:35:43,902 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1356)) - Job job_1419419533357_5012 completed successfully  
  28. 2015-04-08 19:35:44,011 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1363)) - Counters: 27  
  29.     File System Counters  
  30.         FILE: Number of bytes read=0  
  31.         FILE: Number of bytes written=166572  
  32.         FILE: Number of read operations=0  
  33.         FILE: Number of large read operations=0  
  34.         FILE: Number of write operations=0  
  35.         HDFS: Number of bytes read=47795  
  36.         HDFS: Number of bytes written=594  
  37.         HDFS: Number of read operations=12  
  38.         HDFS: Number of large read operations=0  
  39.         HDFS: Number of write operations=4  
  40.     Job Counters   
  41.         Launched map tasks=2  
  42.         Data-local map tasks=2  
  43.         Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=9617  
  44.         Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0  
  45.     Map-Reduce Framework  
  46.         Map input records=11  
  47.         Map output records=5  
  48.         Input split bytes=252  
  49.         Spilled Records=0  
  50.         Failed Shuffles=0  
  51.         Merged Map outputs=0  
  52.         GC time elapsed (ms)=53  
  53.         CPU time spent (ms)=2910  
  54.         Physical memory (bytes) snapshot=327467008  
  55.         Virtual memory (bytes) snapshot=1905754112  
  56.         Total committed heap usage (bytes)=402653184  
  57.     File Input Format Counters   
  58.         Bytes Read=541  
  59.     File Output Format Counters   
  60.         Bytes Written=594  
  61. true  

最后附上核心代码，以作备忘： 
（1）Map Only作业的代码： 

Java代码  收藏代码
  1. package com.dhgate.search.rate.convert;  
  2.   
  3. import java.io.File;  
  4. import java.io.FileInputStream;  
  5. import java.io.FileNotFoundException;  
  6. import java.io.FilenameFilter;  
  7. import java.io.IOException;  
  8. import java.util.Map;  
  9.   
  10. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  11. import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;  
  12. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  13. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  14. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  15. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  16. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
  17. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
  18. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
  19. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;  
  20. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
  21. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  22. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  
  23. import org.slf4j.Logger;  
  24. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  25.   
  26. import com.dhgate.parse.xml.tools.HDFSParseXmlTools;  
  27. import com.sun.xml.bind.v2.schemagen.xmlschema.Import;  
  28.   
  29. /** 
  30.  * 加工处理数据格式 
  31.  *  
  32.  * @author qindongliang 2015年04月07日 
  33.  *  
  34.  * **/  
  35. public class StoreConvert {  
  36.       
  37.     //log4j记录  
  38.     static Logger log=LoggerFactory.getLogger(StoreConvert.class);  
  39.       
  40.     /** 
  41. 生活不易，码农辛苦
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