Hadoop学习之路--运行MapReduce作业做集成测试（转）

yanglgzh

　　网上找到的一篇文章，基本上windows上按照这个流程就能配置好hadoop的环境，并且能够测试

运行MapReduce作业做集成测试
　　




准备工作


以windows环境为例：

安装jdk，设置环境变量JAVA_HOME为jdk安装目录

安装Cygwin，安装时注意选择安装软件包openssh – Net 类，安装完成将cygwin/bin加入环境变量path。

确认ssh。打开cygwin命令行，分别执行以下命令

安装sshd:$ ssh-host-config

启动sshd服务：$ net start sshd

检查可登录localhost：$ ssh localhost

下载稳定的hadoop版本，点此选择下载
，我选择的是0.20.2版本。

下载后解压，编辑conf/hadoop-env.sh，修改JAVA_HOME为jdk安装目录。



至此，Windows环境下的Hadoop的安装和配置完成，为了运行还需要打包MapReduce作业。我们用maven的 assembly插件来将程序打包。

配置如下：

<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>


 
在pom.xml里加入以上配置，运行mvn assembly:assembly命令就可以打包了。
单机运行


特点：
单台机器、单线程运行、不需要启动hadoop进程，利于调试，但没有模拟hadoop集群多个进程的情况，只支持一个reducer。

运行方式：
$ bin/hadoop jar --config standalone path/xx.jar WordCount input output


注意点：
用–config指定单机运行时的配置目录（示例中配置目录文件夹名为standalone，在0.20.2版本这个文件夹可以为空目录，不要别的配置文件）

WordCount为包含运行作业main函数的的类，如果有包名需要加上包名。

Input文件夹下放置输入的文件。

output为输出的目录，在运行job前需保证该目录不存在，否则会报错。
伪分布式运行


特点：
单台机器，启动hadoop所有进程（如NameNode, DataNode, TaskTracker, JobTracker, SecondaryNameNode），较好的模拟hadoop集群情况。

配置：
conf/core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>

 
conf/hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>

 
mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>

 

运行：
格式化分布式文件系统：$ bin/hadoop namenode –format

启动hadoop进程：$ bin/start-all.sh

检查是否启动成功，可访问以下url

NameNode – http://localhost:50070/

JobTracker – http://localhost:50030/

如果不能访问，检查logs目录下的日志分析原因。

将输入文件复制到分布式文件系统：$ bin/hadoop fs -put local input

运行作业：$ bin/hadoop jar path/xx.jar WordCount input output

检查输出：$ bin/hadoop fs -cat output/*

停止hadoop进程：$ bin/stop-all.sh
完全分布式运行测试


完全分布式运行需要利用多台机器，实现hadoop的分布式集群，通过高仿真环境进行集成测试。关于完全分布式运行测试环境搭建可见Cluster Setup
。
集成测试总结


在掌握了如何运行hadoop作业后，测试要做的事就是通过脚本/代码将这个过程自动化起来，一般流程是：

预设置（准备输入文件、启动hadoop进程等）->运行作业->输出结果跟预期结果的对比->报告导致失败的原因。
在运行集成测试时需要考虑几个问题：

集成环境的搭建：需要考虑机器资源，维护成本。

输入构造：在单元测试时我们可以很容易的构造一些小的键值对，其输出结果可以很好的预期，但在集成测试时小文件意义已经不大了，我们需要仿真的大批量的数据来发现程序的问题，仿真度越高，发现问题的可能性越大。


输出分析：
我们面对的输入是仿真的海量数据，不可能做输出结果的精确预期，需要借助日志或对输出进行二次分析。在开发时需要考虑这些情况，将有用信息通过日志或输出
的方式存储。在完全分布式模式运行，日志散落在各台机器上，如何有效获取这些日志集中起来做分析?这个我们可以借助Scribe
工具。同样，输出结果也可能为海量数据，如何高效对此进行分析，这可能需要针对输出数据编写测试的MapReduce任务来分析结果。