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更新时间：2024-10-31 GMT+08:00
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在Linux环境中调测MapReduce应用

操作场景

在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。

MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。

  • 通过运行结果查看程序运行情况。
  • 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
  • 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。
  • 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。

前提条件

已安装Yarn客户端。

运行程序

  1. 进入样例工程本地根目录，在Windows命令提示符窗口中执行下面命令进行打包。

    mvn -s "{maven_setting_path}" clean package

    • 上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的settings.xml文件路径。
    • 打包成功之后，在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar包，例如“MRTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。

  2. 上传生成的应用包“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上，例如“/opt/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。
  3. 在Linux环境下运行样例工程。

    • 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。

      yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector <inputPath> <outputPath>

      此命令包含了设置参数和提交job的操作，其中<inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。

      • 在执行以上命令之前，需要把log1.txt和log2.txt这两个文件上传到HDFS的<inputPath>目录下。参考MapReduce统计样例程序开发思路。
      • 在执行以上命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。
      • 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。
    • 对于MapReduce访问多组件样例程序，操作步骤如下。
      1. 获取“user.keytab”、“krb5.conf”、“hbase-site.xml”、“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”文件，并在Linux环境上创建文件夹保存这些配置文件，例如/opt/client/conf。

        请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件，“hbase-site.xml”从HBase客户端获取，“hiveclient.properties”和“hive-site.xml”从Hive客户端获取。

      2. 在新建的文件夹中创建文件“jaas_mr.conf”，文件内容如下： 
        Client {
com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
useKeyTab=true
keyTab="user.keytab"
principal="test@<系统域名>"
useTicketCache=false
storeKey=true
debug=true;
};

        文件内容中的test@<系统域名>为示例，实际操作时请做相应修改。

      3. 在Linux环境中添加样例工程运行所需的classpath，例如：

        export YARN_USER_CLASSPATH=/opt/client/conf:/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/*

      4. 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。

        yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample

        如果集群开启了ZooKeeper SSL，则运行该样例前，需要检查配置文件mapred-site.xml（准备运行环境中与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下获取）的配置项“mapreduce.admin.map.child.java.opts”和“mapreduce.admin.reduce.child.java.opts”是否包含如下内容：

         -Dzookeeper.client.secure=true -Dzookeeper.clientCnxnSocket=org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocketNetty

        如果不包含，将上述内容添加到配置项末尾处。

查看调测结果

  • 通过MapReduce服务的WebUI进行查看

    使用具有任务查看权限的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Mapreduce ＞ JobHistoryServer”进入Web界面后查看任务执行状态。

    图1 JobHistory Web UI界面
  • 通过YARN服务的WebUI进行查看
    使用具有任务查看权限的用户登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”进入Web界面后查看任务执行状态。
    图2 ResourceManager Web UI页面
  • 查看MapReduce应用运行结果数据。
    • 当用户在Linux环境下执行yarn jar MRTest-XXX.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： 
      linux1:/opt # yarn jar MRTest-XXX.jar /user/mapred/example/input/ /output6
16/02/24 15:45:40 INFO security.UserGroupInformation: Login successful for user admin@<系统域名> using keytab file user.keytab
Login success!!!!!!!!!!!!!!
16/02/24 15:45:40 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled.
16/02/24 15:45:41 INFO hdfs.DFSClient: Created HDFS_DELEGATION_TOKEN token 28 for admin on ha-hdfs:hacluster
16/02/24 15:45:41 INFO security.TokenCache: Got dt for hdfs://hacluster; Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN, Service: ha-hdfs:hacluster, Ident: (HDFS_DELEGATION_TOKEN token 28 for admin)
16/02/24 15:45:41 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 2
16/02/24 15:45:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2
16/02/24 15:45:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1455853029114_0027
16/02/24 15:45:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Kind: HDFS_DELEGATION_TOKEN, Service: ha-hdfs:hacluster, Ident: (HDFS_DELEGATION_TOKEN token 28 for admin)
16/02/24 15:45:42 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1455853029114_0027
16/02/24 15:45:42 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: https://linux1:8090/proxy/application_1455853029114_0027/
16/02/24 15:45:42 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1455853029114_0027
16/02/24 15:45:50 INFO mapreduce.Job: Job job_1455853029114_0027 running in uber mode : false
16/02/24 15:45:50 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
16/02/24 15:45:56 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
16/02/24 15:46:03 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
16/02/24 15:46:03 INFO mapreduce.Job: Job job_1455853029114_0027 completed successfully
16/02/24 15:46:03 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
    • 在Linux环境下执行yarn application -status <ApplicationID>，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： 
      linux1:/opt # yarn application -status application_1455853029114_0027
Application Report : 
        Application-Id : application_1455853029114_0027
        Application-Name : Collect Female Info
        Application-Type : MAPREDUCE
        User : admin
        Queue : default
        Start-Time : 1456299942302
        Finish-Time : 1456299962343
        Progress : 100%
        State : FINISHED
        Final-State : SUCCEEDED
        Tracking-URL : https://linux1:26014/jobhistory/job/job_1455853029114_0027
        RPC Port : 27100
        AM Host : SZV1000044726
        Aggregate Resource Allocation : 114106 MB-seconds, 42 vcore-seconds
        Log Aggregation Status : SUCCEEDED
        Diagnostics : Application finished execution. 
        Application Node Label Expression : <Not set>
        AM container Node Label Expression : <DEFAULT_PARTITION>
  • 查看MapReduce日志获取应用运行情况。

    您可以查看MapReduce日志了解应用运行情况，并根据日志信息调整应用程序。

父主题： 调测MapReduce应用

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