hadoop jar包在哪里下载

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mob64ca13ff5b03 2024-10-12 13:01:11

文章标签 hadoop jar包在哪里下载 hadoop apache 数据 文章分类 Hadoop 大数据

调用API的思路：

（1） 用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行 mr 程序的客户端)
（2）Mapper 的输入数据是 KV 对的形式（KV 的类型可自定义）
（3）Mapper 的输出数据是 KV 对的形式（KV 的类型可自定义）
（4）Mapper 中的业务逻辑写在 map()方法中
（5）map()方法（maptask 进程）对每一个<K,V>调用一次
（6）Reducer 的输入数据类型对应 Mapper 的输出数据类型，也是 KV
（7）Reducer 的业务逻辑写在 reduce()方法中
（8）Reducetask 进程对每一组相同 k 的<k,v>组调用一次 reduce()方法
（9）用户自定义的 Mapper 和 Reducer 都要继承各自的父类
（10）整个程序需要一个 Drvier 来进行提交，提交的是一个描述了各种必要信息的 job 对象

新建一个Maven工程

1、在pom.xml加入所需要的jar信息，由Maven自动解决依赖，其中<build>标签中添加了工具类，后期需要打成jar包。

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>


    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                <version>2.4</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <addClasspath>true</addClasspath>
                            <classpathPrefix>lib/</classpathPrefix>
                            <mainClass>cn.itcast.mr.WordCountDriver</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

代码的文件树如下：

|--cn.itcast.mr
|----WordCountDriver
|----WordCountMapper
|----WordCountReducer

2、根据MapReduce处理流程，首先编写Map阶段（对应WordCountMapper）代码的注释已经非常详细

package cn.itcast.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * 这里就是mapreduce程序  mapper阶段业务逻辑实现的类
 *
 * Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>
 *
 * KEYIN：表示mapper数据输入的时候key的数据类型，在默认的读取数据组件下，叫InputFormat,它的行为是一行一行的读取待处理的数据
 *        读取一行，返回一行给我们的mr程序，这种情况下  keyin就表示每一行的起始偏移量  因此数据类型是Long
 *
 * VALUEIN:表述mapper数据输入的时候value的数据类型，在默认的读取数据组件下 valuein就表示读取的这一行内容  因此数据类型是String
 *
 * KEYOUT 表示mapper数据输出的时候key的数据类型  在本案例当中 输出的key是单词  因此数据类型是 String
 *
 * VALUEOUT表示mapper数据输出的时候value的数据类型  在本案例当中 输出的key是单词的次数  因此数据类型是 Integer
 *
 * 这里所说的数据类型String Long都是jdk自带的类型   在序列化的时候  效率低下 因此hadoop自己封装一套数据类型
 *   long---->LongWritable
 *   String-->Text
 *   Integer--->Intwritable
 *   null-->NullWritable
 *
 *
 */
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, IntWritable> {
    /**
     * 这里就是mapper阶段具体的业务逻辑实现方法  该方法的调用取决于读取数据的组件有没有给mr传入数据
     *      如果有的话  每传入一个<k,v>对  该方法就会被调用一次
     * @param key
     * @param value
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //拿到传入进来的一行内容，把数据类型转化为String
        String line = value.toString();

        //将这一行内容按照分隔符进行一行内容的切割 切割成一个单词数组
        String[] words = line.split(" ");

        //遍历数组，每出现一个单词  就标记一个数字1  <单词，1>
        for (String word : words) {
            //使用mr程序的上下文context 把mapper阶段处理的数据发送出去
            //作为reduce节点的输入数据
            context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
            //hadoop hadoop spark -->   <hadoop,1><hadoop,1><spark,1>
        }
    }
}

3、编写Reduce阶段（对应WordCountReduce）

package cn.itcast.mr;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * 这里是MR程序 reducer阶段处理的类
 *
 * KEYIN：就是reducer阶段输入的数据key类型，对应mapper的输出key类型  在本案例中  就是单词  Text
 *
 * VALUEIN就是reducer阶段输入的数据value类型，对应mapper的输出value类型  在本案例中  就是单词次数  IntWritable
 * .
 * KEYOUT就是reducer阶段输出的数据key类型 在本案例中  就是单词  Text
 *
 * VALUEOUTreducer阶段输出的数据value类型 在本案例中  就是单词的总次数  IntWritable
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
    /**
     * 这里是reduce阶段具体业务类的实现方法
     * @param key
     * @param values
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     *
     * reduce接收所有来自map阶段处理的数据之后，按照key的字典序进行排序
     * <hello,1><hadoop,1><spark,1><hadoop,1>
     * 排序后：
     * <hadoop,1><hadoop,1><hello,1><spark,1>
     *
     *按照key是否相同作为一组去调用reduce方法
     * 本方法的key就是这一组相同kv对的共同key
     * 把这一组所有的v作为一个迭代器传入我们的reduce方法
     *
     * <hadoop,[1,1]>
     */
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //定义一个计数器
        int count = 0;
        //遍历一组迭代器，把每一个数量1累加起来就构成了单词的总次数

        for(IntWritable value:values){
            count +=value.get();
        }

        //把最终的结果输出
        context.write(key,new IntWritable(count));
    }
}

4、编写Job，定义一个主类，用来描述 job 并提交 job（对应WordCountDriver）

package cn.itcast.mr;

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;


/**
 * 这个类就是mr程序运行时候的主类，本类中组装了一些程序运行时候所需要的信息
 * 比如：使用的是那个Mapper类  那个Reducer类  输入数据在那 输出数据在什么地方
 */
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //通过Job来封装本次mr的相关信息
        Configuration conf = new Configuration();
//        conf.set("mapreduce.framework.name","local");
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //指定本次mr job jar包运行主类
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        //指定本次mr 所用的mapper reducer类分别是什么
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //指定本次mr mapper阶段的输出  k  v类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //指定本次mr 最终输出的 k v类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

//        job.setNumReduceTasks(3);
        /**如果业务有需求，就可以设置combiner组件(combiner是运行在Map到Reduce阶段中的一个组    
         件，可以帮助Reduce减轻负担，但是所适用的业务必须能够进行拆分，例如求中位数的业务就不可 
          以，本实例中可以添加提高IO性能)*/
        //job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);


        //指定本次mr 输入的数据路径 和最终输出结果存放在什么位置
        FileInputFormat.setInputPaths(job,"/count/input");
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("/count/output"));

//        job.submit();
        //提交程序  并且监控打印程序执行情况
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b?0:1);
    }
}

注意：在WordCountDriver类中，我们需要指定使用的是哪个Mapper类、哪个Reducer类、输入数据位置、输出数据位置。需要修改对应的代码，实例中输入文件在 /count/input 的HDFS文件中路径中，在运行之前需要在HDFS文件系统中提前新建好/count/input文件

5、在pom.xml找到如下代码标签，在此需要指定运行的主类（写全路径，在WordCountDriver类中，点击main，右键->CopyReference ，然后粘贴即可）

<manifest>
    <addClasspath>true</addClasspath>
     <classpathPrefix>lib/</classpathPrefix>
     <mainClass>cn.itcast.mr.WordCountDriver</mainClass>
 </manifest>

6、打成jar包（为了在集群中运行，由yarn分配调度），打成jar包的方法，找到右上侧的Maven，进入Lifecycle->点击package，则在本工程文件下生成对应的Jar包文件。然后上传给Linux即可。

hadoop jar包在哪里下载_数据