设为首页 收藏本站
查看: 1869|回复: 0

[经验分享] Hadoop Tool,ToolRunner原理分析

[复制链接]

尚未签到

发表于 2016-12-7 06:46:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
先看Configurable 接口:


1
2
3
4


public interface Configurable {
void setConf(Configuration conf);
  Configuration getConf();
}





Configurable接口只定义了两个方法:setConf与 getConf。
Configured类实现了Configurable接口:



1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17


public class Configured implements Configurable {
  private Configuration conf;
    public Configured() {
    this(null);
  }

  public Configured(Configuration conf) {
    setConf(conf);
  }
 
  public void setConf(Configuration conf) {
    this.conf = conf;
  }
 public Configuration getConf() {
    return conf;
  }
}





Tool接口继承了Configurable接口,只有一个run()方法。(接口继承接口)


1
2
3


public interface Tool extends Configurable {
  int run(String [] args) throws Exception;
}





继承关系如下:

再看ToolRunner类的一部分:



1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16


public class ToolRunner {
  public static int run(Configuration conf, Tool tool, String[] args)
  throws Exception{
    if(conf == null) {
     conf = new Configuration();
    }

    GenericOptionsParser parser = new GenericOptionsParser(conf, args);
    //set the configuration back, so that Tool can configure itself
    tool.setConf(conf);
    //get the args w/o generic hadoop args
    String[] toolArgs = parser.getRemainingArgs();
    return tool.run(toolArgs);

  }
}





从ToolRunner的静态方法run()可以看到,其通过GenericOptionsParser 来读取传递给run的job的conf和命令行参数args,处理hadoop的通用命令行参数,然后将剩下的job自己定义的参数(toolArgs = parser.getRemainingArgs();)交给tool来处理,再由tool来运行自己的run方法。
通用命令行参数指的是对任意的一个job都可以添加的,如:

-conf < configuration file >     specify a configuration file
-D < property=value >            use value for given property
-fs < local|namenode:port >      specify a namenode
-jt < local|jobtracker:port >    specify a job tracker
-files < comma separated list of files >    specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
-libjars < comma separated list of jars >   specify comma separated jar files to include in the classpath.
-archives < comma separated list of archives >    specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.

一个典型的实现Tool的程序:


1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57


/**

MyApp 需要从命令行读取参数,用户输入命令如,

$bin/hadoop jar MyApp.jar -archives test.tgz  arg1 arg2

-archives 为hadoop通用参数,arg1 ,arg2为job的参数

*/


public class MyApp extends Configured implements Tool {

//implemet Tool’s run

    public int run(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = getConf();

// Create a JobConf using the processed conf

        JobConf job = new JobConf(conf, MyApp.class);

// Process custom command-line options

        Path in = new Path(args[1]);

        Path out = new Path(args[2]);

// Specify various job-specific parameters

        job.setJobName("my-app");

        job.setInputPath(in);

        job.setOutputPath(out);

        job.setMapperClass(MyApp.MyMapper.class);

        job.setReducerClass(MyApp.MyReducer.class);

        

        JobClient.runJob(job);

    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

// args由ToolRunner来处理

        int res = ToolRunner.run(new Configuration()new MyApp(), args);

        System.exit(res);

    }

}




  http://hnote.org/big-data/hadoop/hadoop-tool-toolrunner

运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.yunweiku.com

所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其承担任何法律责任,如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即处理,联系人Email:kefu@iyunv.com,QQ:1061981298 本贴地址:https://www.iyunv.com/thread-310573-1-1.html 上篇帖子: hadoop 安装部署调优 下篇帖子: Hadoop心跳机制源码分析
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

扫码加入运维网微信交流群X

扫码加入运维网微信交流群

扫描二维码加入运维网微信交流群,最新一手资源尽在官方微信交流群!快快加入我们吧...

扫描微信二维码查看详情

客服E-mail:kefu@iyunv.com 客服QQ:1061981298


QQ群⑦:运维网交流群⑦ QQ群⑧:运维网交流群⑧ k8s群:运维网kubernetes交流群


提醒:禁止发布任何违反国家法律、法规的言论与图片等内容;本站内容均来自个人观点与网络等信息,非本站认同之观点.


本站大部分资源是网友从网上搜集分享而来,其版权均归原作者及其网站所有,我们尊重他人的合法权益,如有内容侵犯您的合法权益,请及时与我们联系进行核实删除!



合作伙伴: 青云cloud

快速回复 返回顶部 返回列表