万法归宗之Hadoop编程无界限

你的名字 2022-04-12 07:53 43阅读 0赞

\[b\]\[color=green\]\[size=large\]记录下，散仙今天的工作以及遇到的问题和解决方案，俗话说，好记性不如烂笔头，写出来文章，供大家参考，学习和点评，进步，才是王道 ，废话不多说，下面切入主题：  
  
先介绍下需求：  
  
散仙要处理多个类似表的txt数据，当然只有值，列名什么的全部在xml里配置了，然后加工这些每个表的每一行数据，生成特定的格式基于ASCII码1和ASCII码2作为分隔符的一行数据，ASCII2作为字段名和字段值的分隔符，ASCII1作为字段和字段之间的分隔符，每解析一个txt文件时，都要获取文件名，然后与xml中的schema信息映射并找到对应位置的值，它的列名，前提是，这些的txt的内容位置，是固定的，然后我们知道它每一行属于哪个表结构的映射，因为这些映射信息是提前配置在xml中的，如下图：  
  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0107/3931/071c8c24-835e-3484-8897-190629668a7d.png\[/img\]  
  
当然类似这样的结构有20个左右的表文件，到时候，我们的数据方，会给我们提供这些txt文件，然后散仙需要加工成特定的格式，然后写入HDFS，由我们的索引系统使用MapReduce批量建索引使用。  
  
本来想直接用java写个单机程序，串行处理，然后写入HDFS，后来一想假如数据量比较大，串行程序还得改成多线程并行执行，这样改来改去，倒不如直接使用MapReduce来的方便  
  
\[/size\]\[/color\]\[/b\]  
\[b\]\[color=olive\]\[size=large\]ok，说干就干，测试环境已经有一套CDH5.3的hadoop2.5集群，直接就在eclipse进行开发和MapReduce程序的调试，反正也好久也没手写MapReduce了，前段时间，一直在用Apache Pig分析数据，这次处理的逻辑也不复杂，就再写下练练手 ， CDH的集群在远程的服务器上，散仙本机的hadoop是Apache Hadoop2.2的版本，在使用eclipse进行开发时，也没来得及换版本，理论上最好各个版本，不同发行版，之间对应起来开发比较好，这样一般不会存在兼容性问题，但散仙这次就懒的换了，因为CDH5.x之后的版本，是基于社区版的Apache Hadoop2.2之上改造的，接口应该大部分都一致，当然这只是散仙猜想的。  
  
  
（1）首先，散仙要搞定的事，就是解析xml了，在程序启动之前需要把xml解析，加载到一个Map中，这样在处理每种txt时，会根据文件名来去Map中找到对应的schma信息，解析xml，散仙直接使用的jsoup，具体为啥，请点击散仙这篇  
http://qindongliang.iteye.com/blog/2162519\[url=http://qindongliang.iteye.com/blog/2162519\]文章\[/url\]，在这期间遇到了一个比较蛋疼的问题，简直是一个bug，最早散仙定义的xml是每个表，一个table标签，然后它下面有各个property的映射定义，但是在用jsoup的cssQuery语法解析时，发现总是解析不出来东西，按照以前的做法，是没任何问题的，这次简直是开玩笑了，后来就是各种搜索，测试，最后才发现，将table标签，换成其他的任何标签都无任何问题，具体原因，散仙还没来得及细看jsoup的源码，猜测table标签应该是一个关键词什么的标签，在解析时会和html的table冲突，所以在xml解析中失效了，花了接近2个小时，求证，检验，终于搞定了这个小bug。  
  
  
（2）搞定了这个问题，散仙就开始开发调试MapReduce版的处理程序，这下面临的又一个问题，就是如何使用Jsoup解析存放在HDFS上的xml文件，有过Hadoop编程经验的人，应该都知道，HDFS是一套分布式的文件系统，与我们本地的磁盘的存储方式是不一样的，比如你在正常的JAVA程序上解析在C:\\file\\t.tx或者在linux上/home/user/t.txt，所编写的程序在Hadoop上是无法使用的，你得使用Hadoop提供的编程接口获取它的文件信息，然后转成字符串之后，再给jsoup解析。  
  
  
（3）ok，第二个问题搞定之后，你得编写你的MR程序，处理对应的txt文本，而且保证不同的txt里面的数据格式，所获取的scheaml是正确的，所以在map方法里，你要获取当然处理文件的路径，然后做相应判断，在做对应处理。  
  
  
（4）很好，第三个问题搞定之后，你的MR的程序，基本编写的差不多了，下一步就改考虑如何提交到Hadoop的集群上，来调试程序了，由于散仙是在Win上的eclipse开发的，所以这一步可能遇到的问题会很多，而且加上，hadoop的版本不一致与发行商也不一致，出问题也纯属正常。  
  
  
这里多写一点，一般建议大家不要在win上调试hadoop程序，这里的坑非常多，如果可以，还是建议大家在linux上直接玩，下面说下，散仙今天又踩的坑，关于在windows上调试eclipse开发, 运行Yarn的MR程序，散仙以前也记录了文章，感兴趣者，可以点击这个链接  
http://qindongliang.iteye.com/blog/2078452\[url=http://qindongliang.iteye.com/blog/2078452\]地址\[/url\]。  
  
  
（5）提交前，是需要使用ant或maven或者java自带的导出工具，将项目打成一个jar包提交的，这一点大家需要注意下，最后测试得出，Apache的hadoop2.2编写的MR程序，是可以直接向CDH Hadoop2.5提交作业的，但是由于hadoop2.5中，使用google的guice作为了一个内嵌的MVC轻量级的框架，所以在windows上打包提交时，需要引入额外的guice的几个包，截图如下：  
  
\[/size\]\[/color\]\[/b\]  
  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0107/3952/00f97496-b51c-309c-bc0a-bc48fea8a187.png\[/img\]  
  
\[b\]\[color=green\]\[size=large\]上面几步搞定后，打包整个项目，然后运行成功，过程如下：\[/size\]\[/color\]\[/b\]

输出路径存在，已删除！
    2015-04-08 19:35:18,001 INFO  [main] client.RMProxy (RMProxy.java:createRMProxy(56)) - Connecting to ResourceManager at /172.26.150.18:8032
    2015-04-08 19:35:18,170 WARN  [main] mapreduce.JobSubmitter (JobSubmitter.java:copyAndConfigureFiles(149)) - Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
    2015-04-08 19:35:21,156 INFO  [main] input.FileInputFormat (FileInputFormat.java:listStatus(287)) - Total input paths to process : 2
    2015-04-08 19:35:21,219 INFO  [main] mapreduce.JobSubmitter (JobSubmitter.java:submitJobInternal(394)) - number of splits:2
    2015-04-08 19:35:21,228 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name
    2015-04-08 19:35:21,228 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar
    2015-04-08 19:35:21,228 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFS
    2015-04-08 19:35:21,229 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.reduce.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.reduces
    2015-04-08 19:35:21,229 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.mapoutput.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.value.class
    2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class
    2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name
    2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapreduce.inputformat.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.inputformat.class
    2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir
    2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.output.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir
    2015-04-08 19:35:21,230 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapreduce.outputformat.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.outputformat.class
    2015-04-08 19:35:21,231 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
    2015-04-08 19:35:21,233 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.mapoutput.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.key.class
    2015-04-08 19:35:21,233 INFO  [main] Configuration.deprecation (Configuration.java:warnOnceIfDeprecated(840)) - mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir
    2015-04-08 19:35:21,331 INFO  [main] mapreduce.JobSubmitter (JobSubmitter.java:printTokens(477)) - Submitting tokens for job: job_1419419533357_5012
    2015-04-08 19:35:21,481 INFO  [main] impl.YarnClientImpl (YarnClientImpl.java:submitApplication(174)) - Submitted application application_1419419533357_5012 to ResourceManager at /172.21.50.108:8032
    2015-04-08 19:35:21,506 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:submit(1272)) - The url to track the job: http://http://dnode1:8088/proxy/application_1419419533357_5012/
    2015-04-08 19:35:21,506 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1317)) - Running job: job_1419419533357_5012
    2015-04-08 19:35:33,777 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1338)) - Job job_1419419533357_5012 running in uber mode : false
    2015-04-08 19:35:33,779 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1345)) -  map 0% reduce 0%
    2015-04-08 19:35:43,885 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1345)) -  map 100% reduce 0%
    2015-04-08 19:35:43,902 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1356)) - Job job_1419419533357_5012 completed successfully
    2015-04-08 19:35:44,011 INFO  [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1363)) - Counters: 27
    	File System Counters
    		FILE: Number of bytes read=0
    		FILE: Number of bytes written=166572
    		FILE: Number of read operations=0
    		FILE: Number of large read operations=0
    		FILE: Number of write operations=0
    		HDFS: Number of bytes read=47795
    		HDFS: Number of bytes written=594
    		HDFS: Number of read operations=12
    		HDFS: Number of large read operations=0
    		HDFS: Number of write operations=4
    	Job Counters 
    		Launched map tasks=2
    		Data-local map tasks=2
    		Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=9617
    		Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0
    	Map-Reduce Framework
    		Map input records=11
    		Map output records=5
    		Input split bytes=252
    		Spilled Records=0
    		Failed Shuffles=0
    		Merged Map outputs=0
    		GC time elapsed (ms)=53
    		CPU time spent (ms)=2910
    		Physical memory (bytes) snapshot=327467008
    		Virtual memory (bytes) snapshot=1905754112
    		Total committed heap usage (bytes)=402653184
    	File Input Format Counters 
    		Bytes Read=541
    	File Output Format Counters 
    		Bytes Written=594
    true

\[b\]\[color=olive\]\[size=large\]最后附上核心代码，以作备忘：  
（1）Map Only作业的代码：  
\[/size\]\[/color\]\[/b\]

package com.dhgate.search.rate.convert;
    
    import java.io.File;
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.FileNotFoundException;
    import java.io.FilenameFilter;
    import java.io.IOException;
    import java.util.Map;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
    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.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    import com.dhgate.parse.xml.tools.HDFSParseXmlTools;
    import com.sun.xml.bind.v2.schemagen.xmlschema.Import;
    
    /**
     * 加工处理数据格式
     * 
     * @author qindongliang 2015年04月07日
     * 
     * **/
    public class StoreConvert {
       
    
    	//log4j记录
    	static Logger log=LoggerFactory.getLogger(StoreConvert.class);
    
    	/**
    	 * 转换支持的格式
    	 * 
    	 * **/
    	private static class FormatMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>{
       
    
    		@Override
    		protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)throws IOException, InterruptedException {
       
    			  String filename = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath().getName().split("\\.")[0];
    
    			  //System.out.println("文件名是： "+filename);
    			  //log.info("读取的文件名是: "+filename);
    			  String vs[]=value.toString().split(",");
    
    			  if(HDFSParseXmlTools.map.get(filename)!=null){
       
    				  Map<String, String> m=HDFSParseXmlTools.map.get(filename);
    				  StringBuffer sb=new StringBuffer();
    				  for(int i=0;i<vs.length;i++){
       
    					  //字段\2值
    					  if(i==vs.length-1){
       
    					  sb.append(m.get(i+"")).append("\2").append(vs[i]);
    					  }else{
       
    					  sb.append(m.get(i+"")).append("\2").append(vs[i]).append("\1");
    
    					  }
    				  }
    				  context.write(NullWritable.get(), new Text(filename+" ==  "+sb.toString()));
    			  }
    
    
    		}
    
    
    
    
    
    	}
    
    
    
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
       
    
    
    //		System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");  
    		    Configuration conf=new Configuration();  
    		   // getConf(conf);
    	        conf.set("mapreduce.job.jar", "searchrate.jar");  
    	        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://172.21.50.108:8020");  
    	        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");    
    	        conf.set("mapred.remote.os", "Linux");
    	        conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address", "172.21.50.108:8030");  
    	        conf.set("yarn.resourcemanager.address", "172.21.50.108:8032");
    	       // System.exit(0);
    	        Job job=Job.getInstance(conf, "formatdata");  
    	        job.setJarByClass(StoreConvert.class);  
    
    //	        System.out.println("模式：  "+conf.get("mapreduce.jobtracker.address"));;  
    
    
    
    	        job.setMapperClass(FormatMapper.class);
    
    			job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    			job.setMapOutputValueClass(Text.class);
    
    			job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    			job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    			job.setNumReduceTasks(0);//Map Only作业
    
    
    
    
    			String path = "/tmp/qin/out";
    			FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    			Path p = new Path(path);
    			if (fs.exists(p)) {
       
    				fs.delete(p, true);
    				System.out.println("输出路径存在，已删除！");
    			}
    			FileInputFormat.setInputPaths(job, "/tmp/qin/testfile/");
    			FileOutputFormat.setOutputPath(job, p);
    
    
    
    
    
    	        System.out.println(job.waitForCompletion(true));
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    	}
    
    
    
    }

\[b\]\[color=green\]\[size=large\]使用解析HDFS上xml文件的代码：\[/size\]\[/color\]\[/b\]

package com.dhgate.parse.xml.tools;
    
    
    import java.io.BufferedReader;
    import java.io.InputStreamReader;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.HashSet;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.Map.Entry;
    import java.util.Set;
    import java.util.TreeMap;
    
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.jsoup.Jsoup;
    import org.jsoup.nodes.Document;
    import org.jsoup.nodes.Element;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    
    /**
     * Created by qindongliang on 15-4-6.
     * 大数据交流群：415886155
     */
    public class HDFSParseXmlTools {
       
        private final static Logger log= LoggerFactory.getLogger(HDFSParseXmlTools.class);
        //存储元数据信息
    	public static Map<String, Map<String, String>> map=new HashMap<String, Map<String,String>>();
    	static Configuration conf=new  Configuration();  
    	static FileSystem fs=null;  
    
    
        static{
       
                log.info("初始化加载mapping.xml开始.......");
     try{
       
    
    
    	  	   conf.set("fs.defaultFS","hdfs://172.21.50.108:8020/");    
    	  	   fs=FileSystem.get(conf);//获取conf对象  
    	  	   Path xml =new Path("/tmp/qin/mapping.xml");//读取HDFS的xml文件
    	  	   BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(fs.open(xml)));//获取输入流
               StringBuffer sb=new StringBuffer();//声明一个buffer对象用来存储xml文件内容
               String line;
               line=br.readLine();//读取第一行
               sb.append(line);//追加到StringBuffer中
               while (line != null){
       
                       line=br.readLine();//循环读取
                       sb.append(line);//循环追加
               }
    //           System.out.println(sb.toString());
                br.close();//释放资源
    	  		Document d=Jsoup.parse(sb.toString(),"UTF-8");//解析xml
                Set<String> set=new HashSet<String>();//排除，不需要解析的文件
                List<Element> excludes=d.select("exclude");
                 for(Element ee:excludes){
       
                	 set.add(ee.text().trim());
                 }
    
                List<Element> tables=d.select("type");
                for(Element t:tables){
       
                    String num=t.attr("num");
                    String name=t.attr("name");
                    String indexname=t.attr("indexname");
                    if(set.contains(name)){
       
                    	log.info("跳过的表名："+name);
                    	continue;
                    }
    //                System.out.println(" 序号: "+num+" 表名：  "+name+"   索引名:  "+indexname);
                    Map<String, String> data=new TreeMap<String, String>();
                    for(Element s:t.select("map")){
       
    //                   System.out.println("----------------------"+s.attr("pos")+"  "+s.attr("field")+"  "+s.attr(""));
                       String pos=s.attr("pos");//位置信息
                       String field=s.attr("field");//索引字段名
                       data.put(pos, field);
                    }
                    map.put(name, data);//将此表名对应的映射信息存储到map里
                }
    
     }catch(Exception e){
       
    	 //e.printStackTrace();
    	 log.error("加载映射文件异常!",e);
     }
    
        }
    
    
        public static void parseXml()throws Exception{
       
    
    
    
    
    
        }
    
    
        public static void main(String[] args) throws  Exception{
       
        	System.out.println();
            for(Entry<String, Map<String, String>> m:map.entrySet()){
       
            	System.out.println("表名："+m.getKey());
    //        	for(Entry<String, String> me:m.getValue().entrySet()){
       
    //        		System.out.println(me.getKey()+"         "+me.getValue());
    //        	}
    
    //        	System.out.println("==================================================");
            }
        }
    
    
    }

\[b\]\[color=green\]\[size=large\]项目结构如下图：\[/size\]\[/color\]\[/b\]  
  
  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0107/3954/fc7d44a4-164b-3c91-9796-a34ec9444be0.png\[/img\]  
  
\[b\]\[color=green\]\[size=large\]Ant的打包脚本如下：\[/size\]\[/color\]\[/b\]

\[b\]\[color=green\]\[size=large\]至此，我们以及完成了，这个小项目的开发，最终回归当生产环境上，我们是需要打成jar包，在linux上定时执行的，直接使用linux环境来开发调试hadoop，遇到的问题会更少，虽然不推荐使用win直接开发hadoop程序，但是了解一些基本的方法和技巧，对我们来说也是一件不错的事情。\[/size\]\[/color\]\[/b\]  
  
\[b\]\[color=green\]\[size=large\]  
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\[/size\]\[/color\]\[/b\]  
\[img\]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/9948/3214000f-5633-3c17-a3d7-83ebda9aebff.jpg\[/img\]