java 怎么提交应用程序到spark standalone集群中去运行

Posted 2023-04-17

1、Spark脚本提交/运行/部署1.1spark-shell（交互窗口模式）运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息，其参数为MASTER，还可以指定executor及driver的内存大小。sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark://192.168.180.216:7077spark-shell启动完后，可以在交互窗口中输入Scala命令，进行操作，其中spark-shell已经默认生成sc对象，可以用：valuser_rdd1=sc.textFile(inputpath,10)读取数据资源等。1.2spark-shell（脚本运行模式）上面方法需要在交互窗口中一条一条的输入scala程序；将scala程序保存在test.scala文件中，可以通过以下命令一次运行该文件中的程序代码：sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark//192.168.180.216:7077 参考技术A 应该是是达成war包之后操作其他

如何通过Java程序提交yarn的MapReduce计算任务

　　由于项目需求，需要通过Java程序提交Yarn的MapReduce的计算任务。与一般的通过Jar包提交MapReduce任务不同，通过程序提交MapReduce任务需要有点小变动，详见以下代码。
　　以下为MapReduce主程序，有几点需要提一下：
　　1、在程序中，我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat，即不对文件进行切分。
　　2、为了控制reduce的处理过程，map的输出键的格式为组合键格式。与常规的<key,value>不同，这里变为了<TextPair,Value>，TextPair的格式为<key1,key2>。
　　3、为了适应组合键，重新设定了分组函数，即GroupComparator。分组规则为，只要TextPair中的key1相同（不要求key2相同），则数据被分配到一个reduce容器中。这样，当相同key1的数据进入reduce容器后，key2起到了一个数据标识的作用。
　　package web.Hadoop;
　　import java.io.IOException;
　　import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparator;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.JobStatus;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.NullOutputFormat;
　　import util.Utils;
　　public class GEMIMain

public GEMIMain()
job = null;


public Job job;
public static class NamePartitioner extends
Partitioner<TextPair, BytesWritable>
@Override
public int getPartition(TextPair key, BytesWritable value,
int numPartitions)
return Math.abs(key.getFirst().hashCode() * 127) % numPartitions;


　　/**
* 分组设置类，只要两个TextPair的第一个key相同，他们就属于同一组。他们的Value就放到一个Value迭代器中，
* 然后进入Reducer的reduce方法中。
*
* @author hduser
*
*/
public static class GroupComparator extends WritableComparator
public GroupComparator()
super(TextPair.class, true);

　　@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b)
TextPair t1 = (TextPair) a;
TextPair t2 = (TextPair) b;
// 比较相同则返回0，比较不同则返回-1
return t1.getFirst().compareTo(t2.getFirst()); // 只要是第一个字段相同的就分成为同一组



public boolean runJob(String[] args) throws IOException,
ClassNotFoundException, InterruptedException

Configuration conf = new Configuration();
// 在conf中设置outputath变量，以在reduce函数中可以获取到该参数的值
conf.set("outputPath", args[args.length - 1].toString());
//设置HDFS中，每次任务生成产品的质量文件所在文件夹。args数组的倒数第二个原数为质量文件所在文件夹
conf.set("qualityFolder", args[args.length - 2].toString());
//如果在Server中运行，则需要获取web项目的根路径；如果以java应用方式调试，则读取/opt/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/目录下的配置文件
//MapReduceProgress mprogress = new MapReduceProgress();
//String rootPath= mprogress.rootPath;
String rootPath="/opt/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/";
conf.addResource(new Path(rootPath+"yarn-site.xml"));
conf.addResource(new Path(rootPath+"core-site.xml"));
conf.addResource(new Path(rootPath+"hdfs-site.xml"));
conf.addResource(new Path(rootPath+"mapred-site.xml"));
this.job = new Job(conf);

job.setJobName("Job name:" + args[0]);
job.setJarByClass(GEMIMain.class);
　　job.setMapperClass(GEMIMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(TextPair.class);
job.setMapOutputValueClass(BytesWritable.class);
// 设置partition
job.setPartitionerClass(NamePartitioner.class);
// 在分区之后按照指定的条件分组
job.setGroupingComparatorClass(GroupComparator.class);
　　job.setReducerClass(GEMIReducer.class);
　　job.setInputFormatClass(WholeFileInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(NullOutputFormat.class);
// job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
// job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(8);

// 设置计算输入数据的路径
for (int i = 1; i < args.length - 2; i++)
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i]));

// args数组的最后一个元素为输出路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[args.length - 1]));
boolean flag = job.waitForCompletion(true);
return flag;


@SuppressWarnings("static-access")
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException,
IOException, InterruptedException

String[] inputPaths = new String[] "normalizeJob",
"hdfs://192.168.168.101:9000/user/hduser/red1/",
"hdfs://192.168.168.101:9000/user/hduser/nir1/","quality11111",
"hdfs://192.168.168.101:9000/user/hduser/test" ;
GEMIMain test = new GEMIMain();
boolean result = test.runJob(inputPaths);


　　以下为TextPair类
　　public class TextPair implements WritableComparable<TextPair>
private Text first;
private Text second;
　　public TextPair()
set(new Text(), new Text());

　　public TextPair(String first, String second)
set(new Text(first), new Text(second));

　　public TextPair(Text first, Text second)
set(first, second);

　　public void set(Text first, Text second)
this.first = first;
this.second = second;

　　public Text getFirst()
return first;

　　public Text getSecond()
return second;

　　@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException
first.write(out);
second.write(out);

　　@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException
first.readFields(in);
second.readFields(in);

　　@Override
public int hashCode()
return first.hashCode() * 163 + second.hashCode();

　　@Override
public boolean equals(Object o)
if (o instanceof TextPair)
TextPair tp = (TextPair) o;
return first.equals(tp.first) && second.equals(tp.second);

return false;

　　@Override
public String toString()
return first + "\\t" + second;


@Override
/**A.compareTo(B)
* 如果比较相同，则比较结果为0
* 如果A大于B，则比较结果为1
* 如果A小于B，则比较结果为-1
*
*/
public int compareTo(TextPair tp)
int cmp = first.compareTo(tp.first);
if (cmp != 0)
return cmp;

//此时实现的是升序排列
return second.compareTo(tp.second);


　　以下为WholeFileInputFormat，其控制数据在mapreduce过程中不被切分
　　package web.hadoop;
　　import java.io.IOException;
　　import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
　　public class WholeFileInputFormat extends FileInputFormat<Text, BytesWritable>

@Override
public RecordReader<Text, BytesWritable> createRecordReader(
InputSplit arg0, TaskAttemptContext arg1) throws IOException,
InterruptedException
// TODO Auto-generated method stub
return new WholeFileRecordReader();


@Override
protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename)
// TODO Auto-generated method stub
return false;


　　以下为WholeFileRecordReader类
　　package web.hadoop;
　　import java.io.IOException;
　　import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
　　public class WholeFileRecordReader extends RecordReader<Text, BytesWritable>
　　private FileSplit fileSplit;
private FSDataInputStream fis;
　　private Text key = null;
private BytesWritable value = null;
　　private boolean processed = false;
　　@Override
public void close() throws IOException
// TODO Auto-generated method stub
// fis.close();

　　@Override
public Text getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException
// TODO Auto-generated method stub
return this.key;

　　@Override
public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException,
InterruptedException
// TODO Auto-generated method stub
return this.value;

　　@Override
public void initialize(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext tacontext)
throws IOException, InterruptedException
　　fileSplit = (FileSplit) inputSplit;
Configuration job = tacontext.getConfiguration();
Path file = fileSplit.getPath();
FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
fis = fs.open(file);

　　@Override
public boolean nextKeyValue()
　　if (key == null)
key = new Text();

　　if (value == null)
value = new BytesWritable();

　　if (!processed)
byte[] content = new byte[(int) fileSplit.getLength()];
　　Path file = fileSplit.getPath();
　　System.out.println(file.getName());
key.set(file.getName());
　　try
IOUtils.readFully(fis, content, 0, content.length);
// value.set(content, 0, content.length);
value.set(new BytesWritable(content));
catch (IOException e)
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
finally
IOUtils.closeStream(fis);

　　processed = true;
return true;

　　return false;

　　@Override
public float getProgress() throws IOException, InterruptedException
// TODO Auto-generated method stub
return processed ? fileSplit.getLength() : 0;

　　 参考技术A 1、在程序中，我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat，即不对文件进行切分。

　　2、为了控制reduce的处理过程，map的输出键的格式为组合键格式。与常规的<key,value>不同，这里变为了<textpair,value>，TextPair的格式为<key1,key2>。

　　3、为了适应组合键，重新设定了分组函数，即GroupComparator。分组规则为，只要TextPair中的key1相同(不要求key2相同)，则数据被分配到一个reduce容器中。这样，当相同key1的数据进入reduce容器后，key2起到了一个数据标识的作用 参考技术B 　1、在程序中，我将文件读入格式设定为WholeFileInputFormat，即不对文件进行切分。

　　2、为了控制reduce的处理过程，map的输出键的格式为组合键格式。与常规的<key,value>不同，这里变为了<textpair,value>，TextPair的格式为<key1,key2>。

　　3、为了适应组合键，重新设定了分组函数，即GroupComparator。分组规则为，只要TextPair中的key1相同(不要求key2相同)，则数据被分配到一个reduce容器中。这样，当相同key1的数据进入reduce容器后，key2起到了一个数据标识的作用 参考技术C 详细一点可好？