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Desenvolver programas Java MapReduce para Apache Hadoop no HDInsight

Saiba como usar o Apache Maven para criar um aplicativo MapReduce baseado em Java e executá-lo com o Apache Hadoop no Azure HDInsight.

Pré-requisitos

Configurar o ambiente de desenvolvimento

O ambiente usado para este artigo foi um computador executando o Windows 10. Os comandos foram executados em um prompt de comando, e os vários arquivos foram editados com o bloco de notas. Modifique de acordo com o seu ambiente.

Em um prompt de comando, digite os comandos abaixo para criar um ambiente de trabalho:

IF NOT EXIST C:\HDI MKDIR C:\HDI
cd C:\HDI

Criar um projeto Maven

  1. Digite o seguinte comando para criar um projeto Maven chamado wordcountjava:

    mvn archetype:generate -DgroupId=org.apache.hadoop.examples -DartifactId=wordcountjava -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

    Este comando cria um diretório com o nome especificado pelo artifactID parâmetro (wordcountjava neste exemplo.) Este diretório contém os seguintes itens:

    • pom.xml - O Project Object Model (POM) que contém informações e detalhes de configuração usados para construir o projeto.
    • src\main\java\org\apache\hadoop\examples: contém o código do aplicativo.
    • src\test\java\org\apache\hadoop\examples: contém testes para seu aplicativo.

  2. Remova o código de exemplo gerado. Exclua os arquivos AppTest.javade teste e aplicativo gerados e App.java digitando os comandos abaixo:

    cd wordcountjava
DEL src\main\java\org\apache\hadoop\examples\App.java
DEL src\test\java\org\apache\hadoop\examples\AppTest.java

Atualizar o modelo de objeto do projeto

Para obter uma referência completa do arquivo pom.xml, consulte https://maven.apache.org/pom.html. Abra pom.xml digitando o comando abaixo:

notepad pom.xml

Adicionar dependências

Em pom.xml, adicione o seguinte texto na <dependencies> seção:

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-examples</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

Isso define as bibliotecas necessárias (listadas dentro do <artifactId>) com uma versão específica (listada dentro da <versão>). Em tempo de compilação, essas dependências são baixadas do repositório Maven padrão. Você pode usar a pesquisa do repositório Maven para ver mais.

O <scope>provided</scope> informa ao Maven que essas dependências não devem ser empacotadas com o aplicativo, pois são fornecidas pelo cluster HDInsight em tempo de execução.

Importante

A versão usada deve corresponder à versão do Hadoop presente no cluster. Para obter mais informações sobre versões, consulte o documento de controle de versão do componente HDInsight .

Configuração de compilação

Os plug-ins do Maven permitem que você personalize os estágios de construção do projeto. Esta seção é usada para adicionar plug-ins, recursos e outras opções de configuração de compilação.

Adicione o seguinte código ao pom.xml ficheiro e, em seguida, guarde e feche o ficheiro. Esse texto deve estar dentro das <project>...</project> tags no arquivo, por exemplo, entre </dependencies> e </project>.

<build>
    <plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>2.3</version>
        <configuration>
        <transformers>
            <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ApacheLicenseResourceTransformer">
            </transformer>
        </transformers>
        </configuration>
        <executions>
        <execution>
            <phase>package</phase>
                <goals>
                <goal>shade</goal>
                </goals>
        </execution>
        </executions>
        </plugin>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.6.1</version>
        <configuration>
        <source>1.8</source>
        <target>1.8</target>
        </configuration>
    </plugin>
    </plugins>
</build>

Esta seção configura o Apache Maven Compiler Plugin e o Apache Maven Shade Plugin. O plug-in do compilador é usado para compilar a topologia. O plug-in de sombra é usado para evitar a duplicação de licenças no pacote JAR criado pelo Maven. Este plug-in é usado para evitar um erro de "arquivos de licença duplicados" em tempo de execução no cluster HDInsight. Usar maven-shade-plugin com a ApacheLicenseResourceTransformer implementação evita o erro.

O maven-shade-plugin também produz um uber jar que contém todas as dependências exigidas pelo aplicativo.

Guarde o ficheiro pom.xml.

Criar o aplicativo MapReduce

  1. Digite o comando abaixo para criar e abrir um novo arquivo WordCount.java. Selecione Sim no prompt para criar um novo arquivo.

    notepad src\main\java\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java

  2. Em seguida, copie e cole o código Java abaixo no novo arquivo. Em seguida, feche o arquivo.

    package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

    public static class TokenizerMapper
        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
        }
    }
}

public static class IntSumReducer
        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                        Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
        }
        result.set(sum);
        context.write(key, result);
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
        System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
        System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

    Observe que o nome do pacote é org.apache.hadoop.examples e o nome da classe é WordCount. Você usa esses nomes ao enviar o trabalho MapReduce.

Compilar e empacotar o aplicativo

wordcountjava No diretório, use o seguinte comando para criar um arquivo JAR que contenha o aplicativo:

mvn clean package

Este comando limpa todos os artefatos de compilação anteriores, baixa todas as dependências que ainda não foram instaladas e, em seguida, cria e empacota o aplicativo.

Quando o comando terminar, o wordcountjava/target diretório contém um arquivo chamado wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar.

Observação

O wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar arquivo é um uberjar, que contém não apenas o trabalho WordCount, mas também as dependências que o trabalho necessita durante a execução.

Carregue o JAR e execute trabalhos (SSH)

Os passos seguintes utilizam scp para copiar o JAR para o nó principal do seu Apache HBase no cluster HDInsight. O ssh comando é então usado para se conectar ao cluster e executar o exemplo diretamente no nó principal.

  1. Carregue o ficheiro jar para o cluster. Substitua CLUSTERNAME pelo nome do cluster HDInsight e digite o seguinte comando:

    scp target/wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:

  2. Conecte-se ao cluster. Substitua CLUSTERNAME pelo nome do cluster HDInsight e digite o seguinte comando:

    ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net

  3. Na sessão SSH, use o seguinte comando para executar o aplicativo MapReduce:

    yarn jar wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount /example/data/gutenberg/davinci.txt /example/data/wordcountout

    Este comando inicia o aplicativo WordCount MapReduce. O arquivo de entrada é /example/data/gutenberg/davinci.txt, e o diretório de saída é /example/data/wordcountout. O arquivo de entrada e a saída são armazenados no armazenamento padrão do cluster.

  4. Quando o trabalho for concluído, use o seguinte comando para exibir os resultados:

    hdfs dfs -cat /example/data/wordcountout/*

    Você deve receber uma lista de palavras e contagens, com valores semelhantes ao seguinte texto:

    zeal    1
zelus   1
zenith  2

Próximos passos

Neste documento, você aprendeu como desenvolver um trabalho Java MapReduce. Consulte os documentos a seguir para obter outras maneiras de trabalhar com o HDInsight.

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