Hadoop入门教程(四)MR作业的提交监控输入输出控制及特性使用北京尚学堂.docVIP

北京尚学堂提供 上次课讲到MR重要运行参数，本次继续为大家讲解MapReduce相关 提交作业并监控JobClient是用户作业与JobTracker交互的主要接口，它提供了提交作业，跟踪作业进度、访问任务报告及logs、以及获取MR集群状态信息等方法。 提交作业流程包括： 检查作业的输入输出 计算作业的输入分片(InputSplit) 如果需要，为DistributedCache设置必须的账户信息 将作业用到的jar包文件和配置信息拷贝至文件系统（一般为HDFS）上的MR系统路径中 提交作业到JobTracker，并可监控作业状态 作业历史(Job History)文件会记录在hadoop.job.history.user.location指定的位置，默认在作业输出路径下的logs/history/路径下。因此历史日志默认在mapred.output.dir/logs/history下。用户可以将hadoop.job.history.user.location值设置为none来不记录作业历史。 使用命令来查看历史日志: 1 $hadoop job -history output-dir 上面命令会显示作业的详细信息、失败的被kill的任务（tip）的详细信息。使用下面命令可以查看作业更详细的信息： 1 $hadoop job -history all output-dir 可以使用OutputLogFilter从输出路径中过滤日志文件。 一般，我们创建应用，通过JobConf设置作业的各种属性，然后使用JobClient提交作业并监控进度。 作业控制 这种作业成功是否依赖于客户端。客户端可以使用以下方式来控制作业的执行： runJob(JobConf):提交作业并仅在作业完成时返回 submitJob(JobConf):提交作业后立即返回一个RunningJob的引用，使用它可以查询作业状态并处理调度逻辑。 JobConf.setJobEndNotificationURI(String):设置作业完成时通知 你也可以使用Oozie来实现复杂的作业链。 作业输入InputFormat?描述MR作业的输入信息。InputFormat有以下作用: 验证作业的输入信息 将输入文件拆分为逻辑上的输入分片(InputSplit),每个输入分片被分配到一个独立的Mapper 提供RecordReader实现类从输入分片中搜集输入记录供Mapper处理 基于文件的InputFormat实现类即FileInputFormal是通过计算输入文件的总大小(以字节为单位)来分裂成逻辑分片的。然而文件系统的块大小又作为输入分片大小的上限，下限可以通过mapred.min.split.size来设定。 基于输入大小进行逻辑分片机制在很多情况下是不适合的，还需要注意记录边界。在这些情况下，应用应该实现RecordReader来处理记录边界，为独立的mapper任务提供面向行的逻辑分片。 TextInputFormat是默认的输入格式。 如果作业输入格式为TextInputFormat，MR框架可以检测以.gz扩展名的输入文件并自动使用合适的压缩算法来解压文件。特别注意的是，.gz格式的压缩文件不能被分片，每个文件作为一个输入分片被一个mapper处理。 输入分片(InputSplit)InputSplit的数据会被一个独立的mapper来处理。一般输入分片是对输入基于面向字节为单位的。可以使用RecordReader来处理提供面向行的输入分片。 FileSplit是默认的InputSplit,通过设置map.input.file设置输入文件路径。 RecordReader RecordReader从InputSplit读入数据对。RecordReader将InputSplit提供得面向字节的的输入转换为面向行的分片给Mapper实现类来处理。RecordReader的责任就是处理行边界并以kv方式将数据传给mapper作业。 作业输出OutFormat描述作业的输出信息。MR框架使用OutputFormat来处理： 验证作业的输出信息。例如验证输出路径是否存在. 提供RecordWriter实现来写作业的输出文件。输出文件存储在文件系统中。TextOutputFormat是默认的输出格式。 OutputCommitter OutputCommitter是MR作业的输出提交对象。MR框架使用它来处理： 初始化时准备作业。例如，作业初始化时创建临时输出路径。作业准备阶段通过一个独立的任务在作业的PREP状态时完成，然后初始化作业的所有任务。一旦准备阶段完成，作业状态切换到Running状态。 作业完成后清理作业。例如，在作业完成后清理输出临时路径。作业清