java - tutorial - mapreduce mongodb

Ejecuta el trabajo de Hadoop sin usar JobConf

Question

No puedo encontrar un solo ejemplo de envío de un trabajo de Hadoop que no use la clase JobConf desuso. JobClient , que no ha sido desaprobado, solo admite métodos que toman un parámetro JobConf .

¿Puede alguien señalarme un ejemplo de código Java que envía una tarea de mapa / reducción de Hadoop utilizando solo la clase de Configuration (no JobConf ) y utilizando el paquete mapreduce.lib.input lugar de mapred.input ?

Answer 1

Creo que este tutorial ilustra la eliminación de la clase JobConf en desuso con Hadoop 0.20.1.

Answer 2

En la API anterior, había tres formas de enviar el trabajo y una de ellas es enviando el trabajo y obteniendo una referencia a RunningJob y obteniendo una identificación de RunningJob.

submitJob(JobConf) : only submits the job, then poll the returned handle to the RunningJob to query status and make scheduling decisions.

¿Cómo se puede usar la nueva API y obtener una referencia a RunningJob y obtener una identificación de RunningJob ya que ninguna de las API devuelve una referencia a RunningJob?

http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Job.html

Gracias

Answer 3

Espero que esto sea útil

import java.io.File;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class MapReduceExample extends Configured implements Tool {
static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> {
public MyMapper(){
}
protected void map(
LongWritable key,
Text value,
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
context.getCounter("mygroup", "jeff").increment(1);
context.write(key, value);
};
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = new Job();
job.setMapperClass(MyMapper.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
return 0;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
FileUtils.deleteDirectory(new File("data/output"));
args = new String[] { "data/input", "data/output" };
ToolRunner.run(new MapReduceExample(), args);
}
}

Answer 4

Este es un buen ejemplo con código descargable: http://sonerbalkir.blogspot.com/2010/01/new-hadoop-api-020x.html También tiene más de dos años y no hay documentación oficial que discuta la nueva API. Triste.

Answer 5

Intenta usar Configuration y Job . Aquí hay un ejemplo:

(Reemplace su Mapper , Combiner , clases de Reducer y otra configuración)

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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
if(args.length != 2) {
System.err.println("Usage: <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf, "Word Count");
// set jar
job.setJarByClass(WordCount.class);
// set Mapper, Combiner, Reducer
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
/* Optional, set customer defined Partioner:
* job.setPartitionerClass(MyPartioner.class);
*/
// set output key
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// set input and output path
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// by default, Hadoop use TextInputFormat and TextOutputFormat
// any customer defined input and output class must implement InputFormat/OutputFormat interface
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}