hadoop常用设置及用法

一、Hadoop配置文件修改

(如果要设置集群，必须先设置主机名和hosts，否则DataNode不能和namenode相连接)

1、hadoop-env.sh

修改JAVA_HOME的值

2、core-site.xml

3、hdfs-site.xml

4、mapred-site.xml(将mapred-site.xml.template重命名)

5、yarn-site.xml

 

二、启动hadoop

1、hadoop/bin运行  ./hdfs -namenode –format

2、hadoop/bin运行  jps  查看java进程

3、hadoop/sbin运行start-dfs.sh

4、hadoop/sbin运行start-yarn.sh

5、hadoop/bin运行  jps  查看java进程

 

三、使用hadoop

1、hdfs文件系统 

                路径/hdfsdfs -ls(等文件操作命令)   +路径

或者在ip:50070的文件目录查看

 

四、mapper编程

 

注：     1、可以手动指定reduce的个数，job.setNumReduceTasks(intnum);

                2、防止jar包存放位置写死，可以使用job.setJarByClass(this.class)

                3、如果需要在map阶段计算一些小型的计算，可以指定一个combiner，用法与reducer相同，工作在两者之间，并用job.setCombinerClass(MyCom.class)指定类。

五、启动yarn

hadoop jar pv.jar

 

 

六、使用技巧

1、当一次不能得到结果时，可以采用两次或者多次的方法。

2、如有需要，可使用key-文件名结合的方式输出map

生成文件名的方法：

3、map和reduce的启动过程是：先实例化map和reduce类，再一行行的执行数据。

在实例化第一次会执行setup一次，且只有一次，在执行map和reduce之前。

在实例化第一次会执行clearup一次，且只有一次，在执行map和reduce之后。

4、如果map和reduce之间的分配方式不能满足，则可以重写partitioner类，再使用

job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class)的方法指定。

5、如果要使用自定义的JavaBean，要重写空参数构造方法和toString方法。

6、如果map和reduce的泛型参数要使用自定义的JavaBean，则JavaBean要实现Writeable接口，也要实现两个方法，如下（注意顺序，String类型写writeUTF(String)）：

7、如果要比较JavaBean某一个参数的大小，必须让JavaBean实现compareable接口

并实现其方法，用javaBean.property.compare(other.property)

8、如果configuration.set(“属性”,”值”)，可以用context.getConfiguration获得configuration，再configuration.getInt(“属性”)的方法获取

cd /usr/hadoop-2.8.2/tmp/dfs/

9、如果要改变排序规则，建造以下类并在mian中指定job.setGroupComparatorClass()：

10、如果想输出到不同的文件中，则需要自定义FileOutputFormat，并在job.setOutputFormat()中指定，如下：

还可以使用multipleOutput工具类（注意一定要关闭multipleOutput）：

比如如上还可以用以下实现：

public class MyReducerextendsReducer<MyTestBean,NullWritable,Text,Text> {
    MultipleOutputsmos;
    @Override
    protectedvoid setup(Contextcontext)throws IOException,InterruptedException{
        mos=newMultipleOutputs(context);
    }
    @Override
    protectedvoid reduce(MyTestBeankey,Iterable<NullWritable>values,Context context)throwsIOException,InterruptedException{
        int count=0;
        for (NullWritablenullWritable:values){
            count++;
            if (count>1)return;
            String name=key.getName();
            String num=key.getNum();
            //context.write(new Text(name),new Text(num));
            mos.write((Object)name,NullWritable.get(),"/out1");
            mos.write((Object)num,NullWritable.get(),"/out2");
        }
    }
    @Override
    protectedvoid cleanup(Contextcontext)throws IOException,InterruptedException{
        mos.close();
    }
}

如果不想输出空文件，则需要在main中添加：

LazyOutputFormat.setOutputFormatClass(job,TextOutputFormat.class);

 

七、常用的实现方法

1、join连接

在main中，加入job.setCacheFiles()，并指定reduce数量为0，再在setup方法中逐行读取数据（用bufferdreader），放入到HashMap中，最后在map阶段连接。

2、topN输出

构建JavaBean的key，用GroupComparator构建比较规则(必须在Javabean中实现writablecomparable接口)，让他id相同的（不管评分大小）为一个相同的key，再分发到reduce，最后输出。

八、安全模式

相关的操作命令

Hadoop提供脚本用于对安全模式进行操作，主要命令为：

hadoop dfsadmin -safemode <command>
1

command的可用取值如下：

command功能备注get查看当前状态 enter进入安全模式 leave强制离开安全模式 wait一直等待直到安全模式结束