Hadoop 如何提交任务：实际案例分析
Hadoop 作为一种分布式计算平台，广泛用于大数据处理。对于数据工程师或数据科学家而言，准确高效地提交任务至关重要。本文将通过一个实际案例，深入探讨如何使用 Hadoop 提交任务，并详细介绍代码和配置的实现步骤。
实际问题
假设我们有一个 CSV 文件，其中包含用户交易记录。数据结构如下所示：
| 用户ID | 交易金额 | 交易日期 |
|---|---|---|
| 1 | 100.5 | 2023-01-01 |
| 2 | 200.0 | 2023-01-03 |
| 1 | 150.0 | 2023-01-02 |
| 3 | 300.0 | 2023-01-04 |
我们的目标是计算每个用户的总交易金额，并将结果保存到 Hadoop 的 HDFS 中。
环境准备
在开始之前，请确保您已正确配置 Hadoop 集群，并具备一个可用的 HDFS 环境。此外，请安装 Java，并配置好 Hadoop 环境变量。
代码实现
1. 编写 MapReduce 程序
我们需要编写一个 MapReduce 程序来读取 CSV 文件，计算每个用户的总交易金额。以下是一个示例代码：
Mapper Class
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class TransactionMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable amount = new IntWritable();
private Text userId = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split(",");
if (fields.length == 3) {
userId.set(fields[0]);
amount.set(Integer.parseInt(fields[1]));
context.write(userId, amount);
}
}
}
Reducer Class
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class TransactionReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable totalAmount = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
totalAmount.set(sum);
context.write(key, totalAmount);
}
}
Driver Class
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class TransactionJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "transaction amount");
job.setJarByClass(TransactionJob.class);
job.setMapperClass(TransactionMapper.class);
job.setReducerClass(TransactionReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
2. 编译代码
将上述代码保存在本地文件夹中，并使用 Maven 或其他构建工具进行编译。得到的 JAR 包将用于提交任务。
3. 提交任务
上传数据到 HDFS
首先，将 CSV 文件上传至 HDFS：
hdfs dfs -put /local/path/to/transactions.csv /user/hadoop/input/
提交 MapReduce 任务
接下来，使用以下命令提交我们的 MapReduce 任务：
hadoop jar /path/to/your/jar/TransactionJob.jar TransactionJob /user/hadoop/input/transactions.csv /user/hadoop/output/
注意：完成任务后，输出路径必须为空，否则任务将失败。
4. 查看结果
任务执行完毕后，我们可以使用以下命令查看结果：
hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/part-00000
输出结果将类似于：
1 250
2 200
3 300
这表示用户 ID 为 1 的用户总交易金额为 250，用户 ID 为 2 的总交易金额为 200，用户 ID 为 3 的总交易金额为 300。
结尾
通过上述步骤，我们实现了一个简单的 Hadoop MapReduce 程序，用于计算用户的总交易金额。Hadoop 提交任务的流程包括代码编写、数据上传及任务提交等环节。掌握这些基本操作后，您可以根据需求扩展更复杂的任务和逻辑，从而更好地适应大数据处理的需求。希望本文对您理解 Hadoop 提交任务有所帮助！
