Hadoop插件 hadoop loader

　　经过上一篇的分析，我们知道了Hadoop的作业提交目标是Cluster还是Local，与conf文件夹内的配置文件参数有着密切关系，不仅如此，其它的很多类都跟conf有关，所以提交作业时切记把conf放到你的classpath中。

　　因为Configuration是利用当前线程上下文的类加载器来加载资源和文件的，所以这里我们采用动态载入的方式，先添加好对应的依赖库和资源，然后再构建一个URLClassLoader作为当前线程上下文的类加载器。

public static ClassLoader getClassLoader() {
        ClassLoader parent = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
if (parent == null) {
            parent = EJob.class.getClassLoader();
        }
if (parent == null) {
            parent = ClassLoader.getSystemClassLoader();
        }
return new URLClassLoader(classPath.toArray(new URL[0]), parent);
    }

　　代码很简单，废话就不多说了。调用例子如下：

EJob.addClasspath("/usr/lib/hadoop-0.20/conf");
   ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
   Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);

　　设置好了类加载器，下面还有一步就是要打包Jar文件，就是让Project自打包自己的class为一个Jar包，我这里以标准Eclipse工程文件夹布局为例，打包的就是bin文件夹里的class。

public static File createTempJar(String root) throws IOException {
if (!new File(root).exists()) {
return null;
        }
        Manifest manifest = new Manifest();
        manifest.getMainAttributes().putValue("Manifest-Version", "1.0");
final File jarFile = File.createTempFile("EJob-", ".jar", new File(System
                .getProperty("java.io.tmpdir")));

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
public void run() {
                jarFile.delete();
            }
        });

        JarOutputStream out = new JarOutputStream(new FileOutputStream(jarFile),
                manifest);
        createTempJarInner(out, new File(root), "");
        out.flush();
        out.close();
return jarFile;
    }

private static void createTempJarInner(JarOutputStream out, File f,
            String base) throws IOException {
if (f.isDirectory()) {
            File[] fl = f.listFiles();
if (base.length() > 0) {
                base = base + "/";
            }
for (int i = 0; i < fl.length; i++) {
                createTempJarInner(out, fl[i], base + fl[i].getName());
            }
        } else {
            out.putNextEntry(new JarEntry(base));
            FileInputStream in = new FileInputStream(f);
byte[] buffer = new byte[1024];
int n = in.read(buffer);
while (n != -1) {
                out.write(buffer, 0, n);
                n = in.read(buffer);
            }
            in.close();
        }
    }

　　这里的对外接口是createTempJar，接收参数为需要打包的文件夹根路径，支持子文件夹打包。使用递归处理法，依次把文件夹里的结构和文件打包到Jar里。很简单，就是基本的文件流操作，陌生一点的就是Manifest和JarOutputStream，查查API就明了。

　　好，万事具备，只欠东风了，我们来实践一下试试。还是拿WordCount来举例：

// Add these statements. XXX
        File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
        EJob.addClasspath("/usr/lib/hadoop-0.20/conf");
        ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
        Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);

        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
                .getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
        }

        Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCountTest.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

！！！No job jar file set...异常，看来job.setJarByClass(WordCountTest.class)这个语句设置作业Jar包没有成功。这是为什么呢？

因为这个方法使用了WordCount.class的类加载器来寻找包含该类的Jar包，然后设置该Jar包为作业所用的Jar包。但是我们的作业 Jar包是在程序运行时才打包的，而WordCount.class的类加载器是AppClassLoader，运行后我们无法改变它的搜索路径，所以使用setJarByClass是无法设置作业Jar包的。我们必须使用JobConf里的setJar来直接设置作业Jar包，像下面一样：

((JobConf)job.getConfiguration()).setJar(jarFile);

　　好，我们对上面的例子再做下修改，加上上面这条语句。

Job job = new Job(conf, "word count");
// And add this statement. XXX
((JobConf) job.getConfiguration()).setJar(jarFile.toString());

　　再Run as Java Application，终于OK了~~

　　该种方法的Run on Hadoop使用简单，兼容性好，推荐一试。：）

　　本例子由于时间关系，只在Ubuntu上做了伪分布式测试，但理论上是可以用到真实分布式上去的。