[MapReduce]如何向map和reduce脚本传递参数,加载文件和目录《转载》

 本文主要讲解三个问题：

      1 使用Java编写MapReduce程序时，如何向map、reduce函数传递参数。

      2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时，如何向map、reduce脚本传递参数。

      3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时，如何向map、reduce脚本传递文件或文件夹。

         (1) streaming 加载本地单个文件

         (2) streaming 加载本地多个文件

         (3) streaming 加载本地目录

         (4) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 文件

         (5) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 目录

1.  Java编写MapReduce程序时，如何向map、reduce函数传递参数

我开始使用如下方式进行传递.

在主类中声明两个静态变量, 然后在 main 函数中给变量赋值, 试图在 map和reduce函数中获得变量的值。

代码结构类似如下:

提交到集群运行发现在 map 和 reduce函数中, 静态变量MaxScore的值始终是初值1。

于是试图在主类的静态区中给变量赋值 (因为静态区中的代码比main中的代码要先执行), 仍是不成功, MaxScore的值始终是初值1。

将上述代码在 单机hadoop上运行, 结果正常, map 函数中能获得变量的值。

思考是这个原因: 在提交作业到hadoop集群后，mapper类和reducer类就到各个 tasktracker上去运行了, 与主类独立, 不能交互。

因此，上述往 map 和 reduce 函数传参数的方法实在太天真。

于是想到其它一些方法: 例如将参数写入hdfs文件中, 然后在 mapper 和 reducer 类的 run方法中读取文件, 并将值读到相应变量，这是可行的，但是方法较复杂，代码如下：

上述方法尽管可用, 但是不是常规方法, 下面介绍常用的方法：

(1) 通过 Configuration 来传递参数

在main函数中调用set方法设置参数, 例如:

在mapper中通过上下文context来获取当前作业的配置, 并获取参数, 例如:

注: context 很有用, 能获取当前作业的大量信息,例如上面就获取了任务ID.

(2) 利用org.apache.hadoop.io.DefaultStringifier类

示例：

main中：

    Configuration conf = new Configuration();

    Text maxscore = new Text("12989");

    DefaultStringifier.store(conf, maxscore ,"maxscore");

这样，Text对象maxscore就以“maxscore”作为key存储在conf对象中了，然后在map和reduce函数中调用load的方法便可以把对象读出。

mapper获取:

    Configuration conf = context.getConfiguration()

    Text out = DefaultStringifier.load(conf, "maxscore", Text.class);

   需要说明的是，这个需要传递的对象必须要先实现序列化的接口，Hadoop的序列化是通过Writable接口来实现的。

(2) 参考自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b7cf18f0100x9jg.html

2.  编写 Streaming 程序时，如何向map、reduce函数传递参数

可以通过 streaming 的 cmdenv 选项设置环境变量，然后在 map 和 reduce 脚本中获取环境变量。

 

可参考 << hadoop streaming 高级编程 >>

http:///mapreduce/hadoop-streaming-advanced-programming/

 

(0) 作业提交脚本:

#!/usr/bin/env bash

max_read_count=${array[0]}

min_read_count=${array[1]}

max_write_count=${array[2]}

min_write_count=${array[3]}

hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar \

  -D mapred.reduce.tasks=1   

  -input $input \

  -output $output  \

  -mapper $mapper_script \

  -file $map_file  \

  -reducer $reducer_script \

  -file $reduce_file \

  -cmdenv "max_read_count=${array[0]}" \      # 设置环境变量   max_read_count .   

  -cmdenv "min_read_count=${array[1]}" \       # 多个变量时请多次使用 -cmdenv   

  -cmdenv "max_write_count=${array[2]}" \

  -cmdenv "min_write_count=${array[3]}"  

(1) Python mapper.py

#!/usr/bin/env python

import sys

import os

min_r_count = float(os.environ.get('min_read_count')) # get environment variables.

max_r_count = float(os.environ.get('max_read_count'))

min_w_count = float(os.environ.get('min_write_count'))

max_w_count = float(os.environ.get('max_write_count'))

(2)Shell mapper.sh

 

#!/usr/bin/env bash 

while read line  # 读入行

do

   a=$line  

done

echo $min_read_count $max_read_count  # get environment variables.

(3)C/C++ mapper.c

 

#include

#include

int main(int argc, char *argv[], char *env[])

{

  double min_r_count;

  int i = 0;

  for (i = 0; env[i] != NULL; i++) // env[i] 存储了环境变量, 每项的值为此种形式: PATH=******, 所以需要截取变量值

  { 

     if( strstr(env[i], "PATH=") ) {

       char *p =NULL;

       p = strstr(env[i], "=");

       if( (p-env[i]) == 4 )

         printf("%s\n", ++p); // 获取 PATH 环境变量

     }

      if( strstr(env[i], "min_write_count=") ) {

 

       char *p =NULL;

       p = strstr(env[i], "=");

       if( (p-env[i]) == strlen("min_write_count") )

         printf("%s\n", ++p); // 获取  min_write_count  环境变量

     }

 

  }

  char eachLine[200]={0};

  while(fgets(eachLine, 199, stdin)) // read line from stdin

  {

     printf("%s", eachLine);

  }

}

 

 

---

注意：

    Hadoop执行命令时的选项有顺序的, 顺序是 bin/hadoop command [genericOptions] [commandOptions]. 

    对于streaming, -D 属于genericOptions, 即hadoop的通用选项, 所以必须写在前面.

    Streaming 的所有选项可以参考:  

    hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar -info

3.  编写 Streaming 程序时，如何向map、reduce函数传递文件或文件夹。

(1) streaming 加载本地单个文件

streaming 支持 -file 选项, 可以把 -file 后面的本地文件(注意是本地文件)打包成作业提交的一部分, 即打包到作业的jar文件当中, 这样在mapreduce脚本中就可以像访问本地文件一样访问打包的文件了.

实例:

作业提交文件 run.sh

 

mapper.py

注意：在提交作业时使用的是 -file logs/wbscoretest.log 指定需要加载的文件. 在 map 脚本中只需要直接读取文件 wbscoretest.log 即可, 不需要写 logs/wbscoretest.log, 因为只加载了文件 wbscoretest.log, 而不会加载 logs 目录和 

wbscoretest.log 文件.

(2) streaming 加载本地多个文件 

 

(3) streaming 加载本地目录 ( 若加载多个目录，用逗号隔开，-files dir1, dir2, dir3 )

使用streaming的 -file 选项不能加载本地目录, 我实验是如此.

我们可以使用 hadoop 的通用选项 -files 来加载本地目录, 加载成功后在mapreduce脚本中可以像访问本地目录一样访问加载的目录.

实际应用中，我们在编写 分词MapReduce作业时需要加载分词词典，就使用该方法.

作业提交脚本:  

map 脚本: 读取目录下的文件.

加载多个目录：

注意：多个目录之间用逗号隔开，且不能有空格，否则会出错，这个限制太蛋疼了。

例如：

 

(4) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 文件

使用 -files 选项, 后面跟需要读的 hdfs 文件路径. 这样在 mapreduce 脚本中就可以直接通过文件名来访问该文件.

作业提交脚本:

map脚本: 

如果需要加载大文件, 我们可以将文件先上传到 hdfs 中, 然后在 mapreduce 脚本中读取 hdfs 文件.

 

 

 

(5) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 目录

使用 -files 选项, 后面跟需要读的 hdfs 目录. 这样在 mapreduce 脚本中就可以像访问本地目录一样访问该目录.

作业提交脚本:

map脚本:  直接读取 tmp_kentzhan 目录.