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Win7下无法提交MapReduce Job到集群环境(转)

2015-12-20 15:26 288 查看

一. 对hadoop eclipse plugin认识不足

/article/3724399.html曾经说到我最hadoop eclipse plugin作用的认识。但事实上我犯了一个错误,Win7 Eclipse里的MyWordCount程序一直在本地运行,没有提交到集群环境上运行(查看192.168.1.200:50030)没有这个Job。运行方式分为两种,右键Run As

Java Application

Run on Hadoop

如果说Run As Java Application在本地运行还好说,它直接使用项目下的依赖的Hadoop Jar,使用Hdfs作为input,对MyWordCount main方法的一步步调用,把输出结果写入Hdfs完成。这一切都跟MapReduce集群无关。

但Run on Hadoop为什么不行呢,难道这个插件的作用仅仅如/article/3724399.html说到的这么简单?

二. Hadoop2.x eclispe-plugin

再次下载源码https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin。简单看了几个类,如

Java代码


Wizard for publishing a job to a Hadoop server

public class RunOnHadoopWizard extends Wizard {}

Representation of a Map/Reduce running job on a given location

public class HadoopJob {}

从注释就可以看出来插件是支持远程提交Job的。那是我使用不当吗?

三. Hadoop2.x eclispe-plugin工作原理

Run on Hadoop时

会在EclipseWorkspace\.metadata\.plugins\org.apache.hadoop.eclipse\下生成一个MapReduce Jar和一个对应文件夹(包含core-site.xml)。我们在Eclipse里配置的Hadoop集群信息会写到core-site.xml里面。

然后把此Job依据配置信息提交到本地或者集群。

我去看了下Job对应的core-site.xml,mapreduce.framework.name居然是local,yarn.resourcemanager.address居然是0.0.0.0:8032,于是回到Eclispe配置集群环境的地方,发现果然是这样的,也就是说插件根本没有把集群环境下的配置信息全部copy到Eclipse下。把Eclipse下这两项修改后,还是在本地运行,我就奇怪了,于是我在程序里加上

Java代码


conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");

conf.set("yarn.resourcemanager.address", "192.168.1.200:8032");

终于正常提交到集群环境了。我怀疑插件最后在什么地方还是读取到了local和0.0.0.0:8032,写入了core-site.xml,有时间再去看看插件的源码。

四. 继续出问题

Job虽然是提交到了集群环境,但运行失败了。

查看日志如下

Java代码


2014-04-01 19:50:36,731 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher: Command to launch container container_1396351641800_0005_02_000001 :

%JAVA_HOME% -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr

2014-03-13 22:50:41,317 INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Job job_1394710790246_0003 failed with state FAILED due to: Application application_1394710790246_0003 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1394710790246_0003_000002 exited with exitCode: 1 due to: Exception from container-launch:

org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException: /bin/bash: line 0: fg: no job control

at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:464)

at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:379)

at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:589)

at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.launchContainer(DefaultContainerExecutor.java:195)

at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:283)

at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:79)

at java.util.concurrent.FutureTask$Sync.innerRun(FutureTask.java:334)

at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:166)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1110)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:603)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)

上网找答案,发现是Hadoop本身的问题。

https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1298

https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5655

五. 自己编译Hadoop2.2

下载Hadoop2.2源码http://apache.fayea.com/apache-mirror/hadoop/common/hadoop-2.2.0/hadoop-2.2.0-src.tar.gz

下载https://issues.apache.org/jira/i#browse/MAPREDUCE-5655两个patch

下载https://issues.apache.org/jira/i#browse/HADOOP-10110这个patch

patch指令。patch -p0 < MRApps.patch。p0的0代表进去层次。不会的参考http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/item/0ba1d051319b5ac09e2667f8

然后按照http://my.oschina.net/yiyuqiuchi/blog/188510去编译。hadoop-2.2.0-src/hadoop-dist/targethadoop-2.2.0.tar.gz就是编译好的。

给两张patch前后的对照图

下图左边为patch前Hadoop源码


下图左边为patch成功后Hadoop源码


六. 使用自己编译的包

检查看看patch是否被打包进去了。通过查看MRApps.class字节码得知已经被打包进去。

通过查看YARNRunner.class字节码也是正确的,我在YARNRunner.java里面设置了一个PATCH_TEST编译时常量,"zy19982004"的字节码已经被内嵌到class的字节码里。




替换集群Jar,因为上述三个patch只涉及到两个Jar,另外一个pacth是修改pom文件并且是scope test,可以不管。用hadoop-2.2.0\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar(MRApps.patch)替换集群下的对应jar,用hadoop-2.2.0\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0.jar(YARNRunner.patch)替换集群下的对应jar。

修改windows环境下的mapred-site.xml,添加

Java代码


<property>

<name>mapred.remote.os</name>

<value>Linux</value>

<description>Remote MapReduce framework's OS, can be either Linux or Windows</description>

</property>

重启集群,这个错误已经没有了,但出现了另外的错误。

Java代码


Application application_1396339724108_0014 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1396339724108_0014_000002 exited with exitCode: 1 due to: Exception from container-launch:

org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException:

2014-04-01 19:50:36,731 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher: Command to launch container container_1396351641800_0005_02_000001 :

$JAVA_HOME/bin/java -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR> -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA -Xmx1024m org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr

然后

Java代码


1) Add such config property to your mapred-site.xml (client side only):

<property>

<name>mapreduce.application.classpath</name>

<value>

$HADOOP_CONF_DIR,

$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*,

$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*,

$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,

$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,

$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,

$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*,

$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,

$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*

</value>

</property>

终于成功了。。。

七. 不使用hadoop eclispe plugin的场景

自己调试Hadoop源码的时候,Debug As Java Application即可。前面两篇博客解决错误都是通过debug源码来解决的。

八. 总结

Window向Linux Hadoop提交作业的方法

配置好hadoop eclipse plugin。

Job配置文件里mapreduce.framework.name为yarn。其它配置也需要正确。

Run On Hadoop

Run As Application其实也可以提交Job,依赖于上一次Run on Hadoop过程中产生的jar,这为我们debug提供了一种思路。
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