文章目录

• 一、基于hadoop与MapReduce的分布式编程
• • 1.通过docker-compose部署容器
  • • 安装docker-compose
    • 编写docker-compose.yml文件
    • 进入docker-compose.yml的目录
  • 2.基于JAVA的MapReduce分布式编程（完成）
  • • eclipse环境下将maven项目打包成jar包
    • • 2.1 Maven安装与配置（eclipse）
      • 2.2 将Git项目转为Maven项目（eclipse）
      • 2.3 将maven工程打包成jar包（eclipse）
      • 2.4将jar包从本机传到虚拟机中
      • 2.5 运行
  • 3.基于Hadoop Streaming与Python的MapReduce分布式编程
  • • 3.1 检查运行环境
    • 3.2 使用Python编写MapReduce代码
    • 3.3 执行MapReduce
• 二、Q&A
• 三、实验任务：
• • 使用Hadoop平台处理数据集，输出数据集中的异常值。
  • • 数据集地址
    • 数据集说明（输入）
    • 输出格式（以网元为单位）

一、基于hadoop与MapReduce的分布式编程

在上一章中，我们使用docker构建了Hadoop的分布式环境镜像，并使用docker run命令从该镜像中部署了一主两从的三个分布式节点：master、worker01、worker02。

执行sudo docker rm命令删除容器

重新部署命令如下：

sudo docker run -p 8088:8088 -p 9000:9000 -v /home/ryu/Documents/hadoop/master/share:/root/share -it -h master --name master <IMAGE NAME>

sudo docker run -v /home/ryu/Documents/hadoop/worker01/share:/root/share -it -h worker01 --name worker01 <IMAGE NAME>

sudo docker run -v /home/ryu/Documents/hadoop/worker02/share:/root/share -it -h worker02 --name worker02 <IMAGE NAME>

并按照实验一进行网络配置

在端口映射上，需要打开9000端口，方便客户端访问分布式文件系统HDFS。

另外，8088端口为Hadoop的应用程序web界面，打开后可以通过web查看应用程序与节点的状态。

通过docker run命令部署仍然稍显麻烦，下一节将介绍使用docker-compose部署容器的方法。

1.通过docker-compose部署容器

安装docker-compose

查询docker版本号。

在host上执行。

sudo docker -v

根据查询到的版本号，在下列网站找到对应的docker-compose版本。

https://github.com/docker/compose/releases

这里，我们使用最新的1.25.5版本。

执行下列命令，安装docker-compose。

docker-compose为单一可执行文件，将其放到/usr/local/bin中，给予文件执行权限即可使用。

当前使用的是1.25.5版本。

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.5/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

或者通过下列网址下载：

https://github.com/docker/compose/releases

编写docker-compose.yml文件

docker-compose.yml将通过配置的方式代替docker run冗长的参数。

具体请参考目录下的docker-compose.yml。
根据docker-compose.yml文件部署镜像

进入docker-compose.yml的目录

sudo docker-compose up -d

通过docker exec命令可以进入启动容器的交互界面。

sudo docker exec -it master bash

sudo docker exec -it worker01 bash

sudo docker exec -it worker02 bash

再次部署容器时，必须删除上一次部署的容器（container）与网络（network）。

在删除容器之前，需要先停止容器。

sudo docker stop <contain id>

Q: 执行部署容器后，产生错误信息：

Pool overlaps with other one on this address space

A: 相同名称的network以及定义，通过以下命令，查询并删除同名network

sudo docker network ls

sudo docker network rm <network id>

Q: 如何删除所有已经退出的容器。

A: sudo docker container prune

2.基于JAVA的MapReduce分布式编程（完成）

检查java环境。

java -version

当前Hadoop的版本号为3.2.1，支持的JDK版本号为8(1.8)。

JAVA编程环境所用的JDK/JRE版本号必须与Hadoop环境的JDK/JRE版本号一致。

参考代码：https://github.com/hbut-edu/BigDataProcessing

eclipse环境下将maven项目打包成jar包

2.1 Maven安装与配置（eclipse）

2.2 将Git项目转为Maven项目（eclipse）

对上述代码进行修改（ip改成自己master容器ip）

2.3 将maven工程打包成jar包（eclipse）

2.4将jar包从本机传到虚拟机中

或直接拖拽主机文件至虚拟机文件夹
在非RPC模式下，代码和数据的传递方式有所不同。
假设开发环境位于host，那么：
代码：在host环境下编译生成JAR包，需要通过共享文件夹将JAR包传到master容器内部。
数据：在host环境下的数据文件可以直接通过HDFS的API上传至HDFS内部。

数据集地址

链接:https://pan.baidu.com/s/1tkQjDlmhzEu7try6gNJgLw

密码:66pr

输入命令将jar包和数据集文件移动到共享文件夹下：

sudo mv BigDataProcessing-1.0-SNAPSHOT.jar /home/ryu/Documents/hadoop/master/share
sudo mv training_data.csv /home/ryu/Documents/hadoop/master/share

在master查看这两个文件

ls /root/share

按照实验一的步骤启动hadoop

./bin/hdfs namenode -format
./sbin/start-all.sh

在两个worker上用jps查看，有Datanode则代表成功

在hdfs新建一个 /input目录

./bin/hdfs dfs -mkdir /input

查看是否创建成功

./bin/hdfs dfs -ls /

将数据集csv文件放到hdfs上刚创建好的文件夹上并查看

./bin/hdfs dfs -put /root/share/training_data.csv /input
./bin/hdfs dfs -ls /input

2.5 运行

./bin/hadoop jar /root/share/BigDataProcessing-1.0-SNAPSHOT.jar cn.edu.hbut.bigdataprocessing.BigDataProcessing

结果可以在output中查看：

./bin/hdfs dfs -ls /output
./bin/hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

3.基于Hadoop Streaming与Python的MapReduce分布式编程

Hadoop MapReduce不仅可以使用JAVA进行编程。借助于标准输入输出机制（STDIN/STDOUT）与Hadoop Streaming库可以与几乎所有语言进行连接。

Python是大数据处理领域流行的编程语言，本节将介绍如何使用Python编写MapReduce算法，以及如何提交给Hadoop处理。

3.1 检查运行环境

ls ./share/hadoop/tools/hadoop-streaming-3.2.1.jar

3.2 使用Python编写MapReduce代码

参考目录：BigDataProcessingStreaming

https://github.com/hbut-edu/big-data-processing/tree/master/BigDataProcessingStreaming

在基于Hadoop Streaming的MapReduce编程中，输入为标准输入STDIN，输出为标准输出STDOUT。

3.3 执行MapReduce

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.1.jar \
-files /root/share/BigDataProcessingStreaming/mapper.py,/root/share/BigDataProcessingStreaming/reducer.py \
-input "/input/training_data.csv" \
-output "/output" \
-mapper "python3 mapper.py" \
-reducer "python3 reducer.py"

说明：

和JAVA一样，在使用Hadoop Streaming的时候请注意python代码同样需要事先通过共享文件夹上传到master内部。

示例中，通过-files参数指定上传的文件路径。

和JAVA不同的是，Hadoop Streaming不能对HDFS直接通讯，所以需要事先通过hdfs dfs -put命令将数据文件上传到HDFS内部。

-mapper和-reducer参数用于指定执行任务时候的bash命令。

在执行前，可以先检查一下python解释器命令。这里为python3。

二、Q&A

Q：如何查看输出结果（或HDFS上的文本文件）。

A：使用cat命令。

./bin/hdfs dfs -cat /output/part-00000

Q：如何删除HDFS上的目录。

A：使用-rm -r命令。

./bin/hdfs dfs -rm -r /output*

三、实验任务：

使用Hadoop平台处理数据集，输出数据集中的异常值。

数据集地址

链接:https://pan.baidu.com/s/1tkQjDlmhzEu7try6gNJgLw

密码:66pr

数据集说明（输入）

数据集来源于某地市网络的流量数据，收集了16000+个网元167天的流量数据。

数据集格式：

横坐标为网元数，无header。

纵坐标为天数，无header。

数据中因为采集设备故障等因素有异常值发生。请使用Hadoop与MapReduce以及相关算法计算出每个网元中异常值的数量。

输出格式（以网元为单位）

网元1 10

网元2 15

网元3 9

…

见2.5运行模块