hadoop以jar形式运行代码 并运行时动态指定参数

华风

　　前言： 在执行 wordcount代码中，文件参数在代码中写死，如果希望动态指定 文件参数的话，可以将工程打成jar方式，在hadoop环境下执行，步骤如下：
　　1 wordcount类适量修改成如下：

package mapreduce;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.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;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
* 打包到处方式，参数在执行时手动输入 而非在代码中固定写死
* 实现单词计数功能
* 测试文件 hello内容为:
helloyou
hellomememe
* @author zm
*
*/
public class MyWordCountConfig extends Configured implements Tool{
static String FILE_ROOT = "";
static String FILE_INPUT = "";
static String FILE_OUTPUT = "";
public static void main(String[] args) throws Exception {
ToolRunner.run(new MyWordCountConfig(), args);
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
FILE_ROOT = args[0];
FILE_INPUT = args[1];
FILE_OUTPUT = args[2];
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(FILE_ROOT),conf);
Path outpath = new Path(FILE_OUTPUT);
if(fileSystem.exists(outpath)){
fileSystem.delete(outpath, true);
}
// 0 定义干活的人
Job job = new Job(conf);
//打包运行必须执行的方法
job.setJarByClass(MyWordCountConfig.class);
// 1.1 告诉干活的人 输入流位置     读取hdfs中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数
FileInputFormat.setInputPaths(job, FILE_INPUT);
// 指定如何对输入文件进行格式化，把输入文件每一行解析成键值对
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
//1.2 指定自定义的map类
job.setMapperClass(MyMapper2.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
//1.3 分区
job.setNumReduceTasks(1);
//1.4 TODO 排序、分组    目前按照默认方式执行
//1.5 TODO 规约
//2.2 指定自定义reduce类
job.setReducerClass(MyReducer2.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//2.3 指定写出到哪里
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
// 让干活的人干活
job.waitForCompletion(true);
return 0;
}
}
/**
* 继承mapper 覆盖map方法，hadoop有自己的参数类型
* 读取hdfs中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数，
* 这样，对于文件hello而言，调用MyMapper方法map后得到结果：
* <hello,1>,<you,1>,<hello,1>,<me,1>
* 方法后，得到结果为：
* KEYIN,      行偏移量
* VALUEIN,    行文本内容(当前行)
* KEYOUT,     行中出现的单词
* VALUEOUT    行中出现单词次数,这里固定写为1
*
*/
class MyMapper2 extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
@Override
protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] v1s = v1.toString().split(" ");
for(String word : v1s){
context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
}
}
}
/**
* <hello,{1,1}>,<me,{1}>,<you,{1}>, 每个分组调用一次 reduce方法
*
* KEYIN,     行中出现单词
* VALUEIN,   行中出现单词个数
* KEYOUT,    文件中出现不同单词
* VALUEOUT   文件中出现不同单词总个数
*/
class MyReducer2 extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
protected void reduce(Text k2, Iterable<LongWritable> v2s,Context ctx)
throws IOException, InterruptedException {
long times = 0L;
for(LongWritable l : v2s){
times += l.get();
}
ctx.write(k2, new LongWritable(times));
}
}

　　2 将工程打成jar包，这里是通过eclipse的export方式打成Jar包，注意细节如下：
　　

　　3 将打好的包上传到hadoop环境中，执行命令如下：

[iyunv@master ~]# hadoop jar wordcountconfig.jar  hdfs://master:9000/ hdfs://master:9000/hello hdfs://master:9000/out
　　4 结果如下：

[iyunv@master ~]# hadoop fs -text /out/part-r-00000
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
hello   2
me      3
you     1

　　5 打好的包见附件