15.跨平台本地环境提交MR作业到CDH

15.1 实验环境介绍

  • 内容概述
    • 环境准备
    • 非Kerberos及Kerberos环境连接示例
  • 测试环境
    • Kerberos集群CDH5.11.2,OS为Redhat7.2
    • 非Kerberos集群CDH5.13,OS为CentOS6.5
    • Windows + Intellij
  • 前置条件
    • CDH集群运行正常
    • 本地开发环境与集群网络互通且端口放通

15.2 环境准备

  • Maven依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>2.6.0-cdh5.11.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.6.0-cdh5.11.2</version>
</dependency>
  • 创建访问集群的Keytab文件(非Kerberos集群可跳过此步)
[ec2-user@ip-172-31-22-86 keytab]$ sudo kadmin.local
Authenticating as principal mapred/admin@CLOUDERA.COM with password.
kadmin.local:  listprincs fayson*
fayson@CLOUDERA.COM
kadmin.local:  xst -norandkey -k fayson.keytab fayson@CLOUDERA.COM
...
kadmin.local:  exit
[ec2-user@ip-172-31-22-86 keytab]$ ll
total 4
-rw------- 1 root root 514 Nov 28 10:54 fayson.keytab
[ec2-user@ip-172-31-22-86 keytab]$ 
  • 获取集群krb5.conf文件,内容如下
    • 非Kerberos集群可跳过此步
includedir /etc/krb5.conf.d/

[logging]
 default = FILE:/var/log/krb5libs.log
 kdc = FILE:/var/log/krb5kdc.log
 admin_server = FILE:/var/log/kadmind.log

[libdefaults]
 dns_lookup_realm = false
 ticket_lifetime = 24h
 renew_lifetime = 7d
 forwardable = true
 rdns = false
 default_realm = CLOUDERA.COM
 #default_ccache_name = KEYRING:persistent:%{uid}

[realms]
 CLOUDERA.COM = {
  kdc = ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal
  admin_server = ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal
 }
  • 配置hosts文件
172.31.22.86 ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal
172.31.26.102 ip-172-31-26-102.ap-southeast-1.compute.internal
172.31.21.45 ip-172-31-21-45.ap-southeast-1.compute.internal
172.31.26.80 ip-172-31-26-80.ap-southeast-1.compute.internal
  • 通过CM下载Yarn客户端配置


  • 工程目录结构


15.3 Kerberos和非Kerberos的公共类

  • WordCountMapper类
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        //获取到一行文件的内容
        String line = value.toString();
        //切分这一行的内容为一个单词数组
        String[] words = StringUtils.split(line, " ");
        //遍历  输出  <word,1>
        for(String word:words){
            context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
        }
    }
}
  • WordCountReducer类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values,Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        long count = 0;
        for(LongWritable value:values){
            //调用value的get()方法将long值取出来
            count += value.get();
        }
        //输出<单词:count>键值对
        context.write(key, new LongWritable(count));
    }
}
  • InitMapReduceJob类
public class InitMapReduceJob {

    public static Job initWordCountJob(Configuration conf) {
        Job wcjob = null;
        try {
            conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform", true);  //设置跨平台提交作业
            //设置job所使用的jar包,使用Configuration对象调用set()方法,设置mapreduce.job.jar wcount.jar
            conf.set("mapred.jar", "C:\\Users\\Administrator\\IdeaProjects\\hbasedevelop\\target\\hbase-develop-1.0-SNAPSHOT.jar");
            //创建job对象需要conf对象,conf对象包含的信息是:所用的jar包
            wcjob = Job.getInstance(conf);
            wcjob.setMapperClass(WordCountMapper.class);
            wcjob.setReducerClass(WordCountReducer.class);

            //wcjob的mapper类输出的kv数据类型
            wcjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            wcjob.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

            //wcjob的reducer类输出的kv数据类型
            //job对象调用setOutputKey
            wcjob.setOutputKeyClass(Text.class);
            wcjob.setOutputValueClass(LongWritable.class);
            FileInputFormat.setInputPaths(wcjob, "/fayson");
            FileOutputFormat.setOutputPath(wcjob, new Path("/wc/output"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return wcjob;
    }
}
  • ConfigurationUtil类
public class ConfigurationUtil {
    /**
     * 获取Hadoop配置信息
     * @param confPath
     * @return
     */
    public static Configuration getConfiguration(String confPath) {
        Configuration configuration = new YarnConfiguration();
        configuration.addResource(new Path(confPath + File.separator + "core-site.xml"));
        configuration.addResource(new Path(confPath + File.separator + "hdfs-site.xml"));
        configuration.addResource(new Path(confPath + File.separator + "mapred-site.xml"));
        configuration.addResource(new Path(confPath + File.separator + "yarn-site.xml"));
        configuration.setBoolean("dfs.support.append", true);
        configuration.set("fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem");
        configuration.setBoolean("fs.hdfs.impl.disable.cache", true);
        return configuration;
    }
}

15.4 非Kerberos环境

  • Intellij运行示例代码
public class NodeKBMRTest {

    private static String confPath = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "nonekb-conf";

    public static void main(String[] args) {
        try {
            Configuration conf = ConfigurationUtil.getConfiguration(confPath);
            Job wcjob = InitMapReduceJob.initWordCountJob(conf);
            wcjob.setJarByClass(NodeKBMRTest.class);
            wcjob.setJobName("NodeKBMRTest");

            //调用job对象的waitForCompletion()方法,提交作业。
            boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);
            System.exit(res ? 0 : 1);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
  • 直接在Intellij运行提交MR作业到Hadoop集群,运行成功后,查看HDFS输出结果

15.5 Kerberos环境

  • Intellij运行示例代码
public class KBMRTest {

    private static String confPath = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf";

    public static void main(String[] args) {
        try {
            System.setProperty("java.security.krb5.conf", "/Volumes/Transcend/keytab/krb5.conf");
            System.setProperty("javax.security.auth.useSubjectCredsOnly", "false");
            System.setProperty("sun.security.krb5.debug", "true"); //Kerberos Debug模式
            Configuration conf = ConfigurationUtil.getConfiguration(confPath);
            //登录Kerberos账号
            UserGroupInformation.setConfiguration(conf);
            UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("fayson@CLOUDERA.COM", "/Volumes/Transcend/keytab/fayson.keytab");
            UserGroupInformation userGroupInformation = UserGroupInformation.getCurrentUser();

            Job wcjob = InitMapReduceJob.initWordCountJob(conf);
            wcjob.setJarByClass(KBMRTest.class);
            wcjob.setJobName("KBMRTest");

            //调用job对象的waitForCompletion()方法,提交作业。
            boolean res = wcjob.waitForCompletion(true);
            System.exit(res ? 0 : 1);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
  • 直接在Intellij运行代码,代码自动推送jar到集群执行,Yarn作业界面运行成功后,查看HDFS创建的目录及文件
    • 注意:在提交作业时,如果代码修改需要重新编译打包,并将jar放到黄底标注的目录。

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