Hadoop 2.0：主流开源云架构（四）

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• • [五、Hadoop 2.0访问接口](#五、Hadoop 2.0访问接口)
  • • （一）访问接口综述
    • （二）浏览器接口
    • （三）命令行接口
  • [六、Hadoop 2.0编程接口](#六、Hadoop 2.0编程接口)
  • • （一）HDFS编程
    • （二）Yarn编程

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五、Hadoop 2.0访问接口

（一）访问接口综述

Hadoop 2.0分为相互独立的几个模块，访问各个模块的方式也是相互独立的，但每个模块访问方式可分为：浏览器接口、Shell接口和编程接口。

（二）浏览器接口

	Web地址	配置文件	配置参数
HDFS	http://NameNodeHostName:50070	hdfs-site.xml	{dfs.namenode.http-address}
Yarn	http://ResourceManagerHostName:8088	yarn-site.xml	{yarn.resourcemanager.webapp.address}
MapReduce	http://JobHistoryHostName:19888	mapred-site.xml	{mapreduce.jobhistory.webapp.address}

在Hadoop 2.0里，MapReduce是Yarn不可缺少的模块，这里的JobHistory是一个任务独立模块，用来查看历史任务，和MapReduce并行处理算法无关。

（三）命令行接口

1. HDFS

以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/hdfs，当以完全模式部署时，使用HDFS用户执行hdfs即可。

2. Yarn

以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/yarn，当以完全模式部署时，使用Yarn用户执行yarn即可。

每一条命令都包含若干条子命令，Yarn的Shell命令也主要分为用户命令和管理员命令。

3. Hadoop

以tar包方式部署时，其执行方式是HADOOP_HOME/bin/Hadoop，当以完全模式部署时，在终端直接执行hadoop。

这个脚本既包含HDFS里最常用命令fs（即HDFS里的dfs），又包含Yarn里最常用命令jar，可以说是HDFS和Yarn的结合体。此外，distcp用mapreduce来实现两个Hadoop集群之间大规模数据复制。

4. 其他常用命令

sbin/目录下的脚本主要分为两种类型：启停服务脚本和管理服务脚本。其中，脚本hadoop-daemon.sh可单独用于启动本机服务，方便本机调试，start/stop类脚本适用于管理整个集群，读者只要在命令行下直接使用这些脚本，它会自动提示使用方法。

六、Hadoop 2.0编程接口

（一）HDFS编程

1. HDFS编程实例

【例1】 请编写一简单程序，要求实现在HDFS里新建文件myfile，并且写入内容"china cstor cstor cstor china"。

代码如下：

public class Write {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();       //实例化配置文件
        Path inFile = new Path("/user/joe/myfile");      //命名一个文件
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);         //获取文件系统
        FSDataOutputStream OutputStream = hdfs.create(inFile);   //获取文件流
        outputStream.writeUTF("china cstor cstor cstor china");   //使用流向文件里写内容
        outputStream.flush();
        outputStream.close();
    }
}

假定程序打包后称为hdfsOperate.jar，并假定以joe用户执行程序，主类为Write，主类前为包名，则命令执行如下：

[joe@cMaster~]$ hadoop jar hdfsOperate.jar cn.cstor.data.hadoop.hdfs.write.Write

成功执行上述命令后，可使用如下两种方式确认文件已经写入HDFS。

第一种方式：使用Shell接口，以joe用户执行如下命令：

[joe@cMaster~]$ hdfs dfs -cat ls            #类似于Linux的ls,列举HDFS文件
[joe@cMaster~]$ hdfs dfs -cat myfile        #类似于Linux的cat,查看文件

第二种方式：使用Web接口，浏览器地址栏打开http://namenodeHostName:50070，点击Browse the filesystem，进入文件系统，接着查看文件/user/jioe/myfile即可。

【例2】 请编写一简单程序，要求输出HDFS里刚写入的文件myfile的内容。

代码如下：

public class Read {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Path inFile = new Path("/user/joe/myfile");      //HDFS里欲读取文件的绝对路径
        FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
        FSDataIutputStream inputStream = hdfs.open(inFile);   //获取输出流
        System.out.println("myfile:"+inputStream.readUTF());   //使用输出流读取文件
        inputStream.close();
    }
}

下面是命令执行方式及其结果：

[joe@cMaster~]# hadoop jar hdfsOperate.jar cn.cstor.data.hadoop.hdfs.read.Read
myfile: china cstor cstor china

【例3】 请编写一简单代码，要求输出HDFS里文件myfile相关属性（如文件大小、拥有者、集群副本数，最近修改时间等）。

代码如下：

public class Status {
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Path file = new Path("/user/joe/myfile");
        System.out.println("FileName:"+file.getName());
        FileSystem hdfs = file.getFileSystem(conf);
        FileStatus[] fileStatus = hdfs.listStatus(file);
        for (FileStatus status: fileStatus) {
            System.out.println("FileOwner:"+status.getOwner());
            System.out.println("FileReplication:"+status.getReplication();
            System.out.println("FileModificationTime:"+new Date(status.getModificationTime());
            System.out.println("FileBlockSize:"+status.getBlockSize());
        }
    }
}

程序执行方式及其结果如下：

[joe@cMaster~] Hadoop jar hdfsOperate.jar cn.cstor.data.Hadoop.hdfs.file.Status
FileName: myfile
FileOwner: joe
FileReplication: 3
FileModification Time: Tue Nov 12 05:24:02 PST 2013 

上面我们通过三个例题介绍了HDFS文件最常用操作，但这仅仅是三个小演示程序，在真正处理HDFS文件流时，可以使用缓冲流将底层文件流一层层包装，可大大提高读取效率。

2. HDFS编程基础

（1）Hadoop统一配置文件类Configuration

Hadoop的每一个实体（Common，HDFS，Yarn）都有与其相对应的配置文件，Configuration类是联系几个配置文件的统一接口。

Hadoop各模块间传递的一切值都必须通过Configuration类实现，其他方式均无法获取程序设置的参数，若想实现参数最好使用Configuration类的get和set方法。

（2）取得HDFS文件系统接口

在Hadoop源代码中，HDFS相关代码大都存放在org.apache.Hadoop.hdfs包里。但是，我们编写代码操作HDFS里的文件时，不可以调用这些代码，而是通过org.apache.hadoop.fs包里的FileSystem类实现。

FileSystem类是Hadoop访问文件系统的抽象类，它不仅可以获取HDFS文件系统服务，也可以获取其他文件系统（比如本地文件系统）服务，为程序员访问各类文件系统提供统一接口。

（3）HDFS常用流和文件状态类

Common还提供了一些处理HDFS文件的常用流：fs包下的FSDataInputStream，io包下的缓冲流DataInputBuffer，util包下的LineReader等等。用户可以和Java流相互配合使用。

（二）Yarn编程

Yarn是一个资源管理框架，由ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）。但RM和NM不参与计算逻辑。称由ApplicationMaster和Client组成的处理逻辑相同的一类任务为逻辑实体，可以定义Map型、MapReduce型、MapReduceMap型和CPU密集型任务。

1. 概念和流程

在资源管理框架中，RM负责资源分配，NodeManager负责管理本地资源。在计算框架中，Client负责提交任务，RM启动任务对应的ApplicationMaster。

（1）编程时使用的协议

① ApplicationClientProtocol：Client<-->ResourceManager。

Client通知RM启动任务（如要求RM启动ApplicationMaster），获取任务状态或终止任务时使用的协议。

② ApplicationMasterProtocol：ApplicationMaster<-->ResourceManager。

ApplicationMaster向RM注册/注销申请资源时用到的协议。

③ ContainerManager：ApplicationMaster<-->NodeManager。

ApplicationMaster启动/停止获取NM上的Container状态信息时所用的协议。

（2）一个Yarn任务的执行流程简析

Client提交任务时，通过调用ApplicationClientProtocol#getNewApplication从RM获取一个ApplicationId，然后再通过ApplicationClientProtocol#submitApplication提交任务。

ApplicationMaster则负责此次任务的处理全过程，RM会选定一个Container来启动ApplicationMaster，ApplicationMaster会通过心跳包与RM保持通信，ApplicationMaster须向RM注销自己。

（3）编程步骤小结

① Client端

步骤1：获取ApplicationId

步骤2：提交任务

② ApplicationMaster端

步骤1：注册

步骤2：申请资源

步骤3：启动Container

步骤4：重复步骤2、3，直至任务完成

步骤5：注销

Yarn提供了三个Application-Master实现：DistributedShell、unmanaged-am-launcher、MapReduce。

2. 实例分析

DistributedShell是Yarn自带的一个应用程序编程实例，相当于Yarn编程中的"Hello World"，它的功能是并行执行用户提交的Shell命令或Shell脚本。

从Hadoop官方网站下载Hadoop-2.2.0-src.tar.gz（Hadoop源码包）并解压后，依次进入Hadoop-yarn-project\Hadoop-yarn\Hadoop-yarn-applications，下面就是Yarn自带的两个Yarn编程实例。

Client主要向RM提交任务，ApplicationMaster向RM申请资源，并与NM协商启动Container完成任务。

（1）Client类主要代码：

YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();    //新建Yarn客户端
yarnClient.start();       //启动Yarn客户端
YarnClientApplication app = yarnClient.createApplication();    //获取提交程序句柄
ApplicationSubmissionContext appContext = app.getApplicationSubmissionContext();   //获取上下文句柄
ApplicationId appId = appContext.getApplicationId();    //获取RM分配的appId 
appContext.setResource(capability);     //设置任务其他信息举例
appContext.setQueue(amQueue);
appContext.setPriority(priority);

//实例化ApplicationMaster对应的Container
ContainerLaunchContext amContainer = Records.newRecord(ContainerLaunchContext.class);
amContainer.setCommands(commands);       //参数commands为用户预执行的Shell命令
appContext.setAMContainerSpec(amContainer);    //指定ApplicationMaster的Container 
yarnClient.submitApplication(appContext);      //提交作业

从代码中能看到，关于RPC的代码已经被上一层代码封装了，Client端编程简单地说就是获取YarmClientApplication，接着设置ApplicationSubmissionContext，最后提交任务。

（2）ApplicationMaster类最主要代码：

//新建RM代理
AMRMClientAsync amRMClient = AMRMClientAsync.createAMRMClientAsync(1000, allocListener);
amRMClient.init(conf);
amRMClient.start();
//向RM注册
amRMClient.registerApplicationMaster(appMasterHostname, appMasterRpcPort, appMasterTrackingUrl);
containerListener = createNMCallbackHandler();
//新建NM代理
NMClientAsync nmClientAsync = new NMClientAsyncImpl(containerListener);
nmClientAsync.init(conf);
nmClientAsync.start();
//向RM申请资源
for(int i=0; i<numTotalContainers; ++i) {
    ContainerRequest containerAsk = setupContainerAskForRM();
    amRMClient.addContainerRequest(containerAsk);
}
numRequestedContainers.set(numTotalContainers);
//设置Container上下文
ContainerLaunchContext ctx = Records.newRecord(ContainerLaunchContext.class);
ctx.setCommands(commands);
//要求NM启动Container 
nmClientAsync.startContainerAsync(container, ctx);
//containerListener汇报此NM完成任务后，关闭此NM
nmClientAsync.stop();
//向RM注销
amRMClient.unregisterApplicationMaster(appStatus, appMessage, null);
amRMClient.stop();

源码中的ApplicationMaster有1000行，上述代码给出了源码里最重要的几个步骤。

3. 代码执行方式

默认情况下Yarn包里已经有分布式Shell的代码了，可以使用任何用户执行如下命令：

$Hadoop jar /usr/lib/Hadoop-yarn/Hadoop-yarn-applications-distributedshell.jar
> org.apache.Hadoop.yarn.applications.distributedshell.Client 
> -jar /usr/lib/Hadoop-yarn/Hadoop-yarn-applications-distributedshell.jar
> -shell_command  '/bin/date' -num_containers 100

4. 实例分析-MapReduce

Yarn框架处理MR程序时默认类

InputFormat	TextInputFormat
RecordReader	LineRecordReader
InputSplit	FileSplit
Map	IdentityMapper
Combine	不使用
Partitioner	HashPartitioner
GroupCompatator	不使用
Reduce	IdentityReducer
OutputFormat	FileOutputFormat
RecordWriter	LineRecordWriter
OutputCommitter	FileOutputCommitter

MapReduce编程示例------WordCount

下面是MapReduce自带的最简单代码， MapReduce算法实现统计文章中单词出现次数，源代码如下：

public class WordCount
    //定义map类,一般继承自Mapper类,里面实现读取单词,写出<单词,1>
    public static class TokenizerMapper extends Mapperc<Object, Text, Text, Int Writable> {
    private final static Int Writale one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    //map方法,划分一行文本,读一单词写出一个<单词,1>
    public void map(Object key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {
        StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
        while(itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);        //写出<单词,1>
    }}} 

//定义reduce类,对相同的单词,把它们<K,VList>中的VList值全部相加
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = 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();        //相当于<cstor,1><cstor,1>,将两个1相加
        }
        result.set(sum);
        context.write(key,result);      //写出这个单词，和这个单词出现次数<单词,单词出现次数>
    }}
    public static void main(String[] args) throws Exception {    //主方法,函数入口
        Configuration conf = new Configuration();        //实例化配置文件类
        Job job = new Job(conf, "WordCount");        //实例化Job类
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);      //指定使用默认输入格式类
        TextInputFormat.setInputPaths(job, inputPaths);       //设置待处理文件的位置
        job.setJarByClass(WordCount.class);        //设置主类名
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);    //指定使用上述自定义Map类
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);     //指定Map类输出的<K,V>,K类型
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);      //指定Map类输出的-K,V>,V类型
        job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);      //指定使用默认的HashPartitioner类
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);     //指定使用上述自定义Reduce类
        job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(numOfReducer);    //指定Reduce个数
        job.setOutputKeyClass(Text.class);        //指定Reduce类输出的<K,V>K类型
        job.setOutputValueClass(Text.class);        //指定Reduce类输出的<K,V>,V类型
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);      //指定使用默认输出格式类
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);        //设置输出结果文件位置
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);        //提交任务并监控任务状态
    }
}