Hadoop: the definitive guide 第三版 拾遗 第四章 之hadoop本地库

本文转自:http://blog.csdn.net/hadoop_

在上一篇中，用到了hadoop的compression codecs组件（gzip，还另有：zlib，lzo），其中，gzip和lzo压缩编解码器必须使用hadoop本地库才能运行，如果没有配置好，则会报以下错误：

13/08/09 23:28:49 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

鉴于性能问题以及某些Java类库的缺失，对于某些组件，Hadoop提供了自己的本地实现。 这些组件保存在Hadoop的一个独立的动态链接的库里。这个库在*nix平台上叫libhadoop.so.

使用方法

hadoop本地库的用法很简单：

看一下 支持的平台.
下载 预构建的32位i386架构的Linux本地hadoop库（可以在hadoop发行版的lib/native目录下找到）或者自己构建 这些库。
确保你的平台已经安装了zlib-1.2以上版本或者lzo2.0以上版本的软件包或者两者均已安装（根据你的需要）。

bin/hadoop 脚本通过系统属性 -Djava.library.path=<path>来确认hadoop本地库是否包含在库路径里。

检查hadoop日志文件可以查看hadoop库是否正常，正常情况下会看到：

[html] view
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DEBUG util.NativeCodeLoader - Trying to load the custom-built native-hadoop library...

INFO util.NativeCodeLoader - Loaded the native-hadoop library

支持的平台

Hadoop本地库只支持*nix平台，已经广泛使用在GNU/Linux平台上，但是不支持 Cygwin 和 Mac
OS X。

已经测试过的GNU/Linux发行版本：

RHEL4/Fedora
Ubuntu
Gentoo

在上述平台上，32/64位Hadoop本地库分别能和32/64位的jvm一起正常运行。

构建Hadoop本地库

Hadoop本地库使用 ANSI C 编写，使用GNU autotools工具链 (autoconf, autoheader, automake, autoscan, libtool)构建。也就是说构建hadoop库的平台需要有标准C的编译器和GNU
autotools工具链。请参看支持的平台。

你的目标平台上可能会需要的软件包：

C 编译器 (e.g. GNU C Compiler)
GNU Autools 工具链: autoconf, automake,libtool
zlib开发包 (stable version >= 1.2.0)
lzo开发包 (stable version >= 2.0)

如果已经满足了上述先决条件，可以使用build.xml 文件，并把其中的compile.native置为true，这样就可以生成hadoop本地库：

$ ant -Dcompile.native=true <target>

因为不是所有用户都需要Hadoop本地库，所以默认情况下hadoop不生成该库。

你可以在下面的路径查看新生成的hadoop本地库：

$ build/native/<platform>/lib

其中<platform>是下列系统属性的组合 ${os.name}-${os.arch}-${sun.arch.data.model}；例如 Linux-i386-32。

注意

在生成hadoop本地库的目标平台上必须 安装了zlib和lzo开发包；但是如果你只希望使用其中一个的话，在部署时，安装其中任何一个都是足够的。
在目标平台上生成以及部署hadoop本地库时，都需要根据32/64位jvm选取对应的32/64位zlib/lzo软件包。

使用DistributedCache 加载本地库

用户可以通过 DistributedCache 加载本地共享库，并分发和建立库文件的符号链接。

这个例子描述了如何分发库文件并在从map/reduce任务中装载库文件。

首先拷贝库文件到HDFS。

bin/hadoop fs -copyFromLocal mylib.so.1 /libraries/mylib.so.1
启动作业时包含以下代码：

DistributedCache.createSymlink(conf);

DistributedCache.addCacheFile("hdfs://host:port/libraries/mylib.so.1#mylib.so", conf);
map/reduce任务中包含以下代码：

System.loadLibrary("mylib.so");

这里要注意：DistributedCache是用来分发应用特定的只读文件和一个jar包的，以供Map-Reduce框架在启动任务和运行的时候使用这些缓冲的文件或者是把第三方jar包添加到其classpath路径中去，要注意的是DistributedCache的使用是有一个前提的，就它会认为这些通过urls来表示的文件已经在hdfs文件系统里面。

下面给出一个具体示例：

1. 配置应用程序的cache,把需要使用的文件上传到DFS中去：

[java] view
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$ bin/hadoop fs -copyFromLocal lookup.dat /myapp/

$ bin/hadoop fs -copyFromLocal map.zip /myapp/

$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mylib.jar /myapp/

$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytar.tar /myapp/

$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytgz.tgz /myapp/

$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytargz.tar.gz /myapp/

此时Hadoop框架会把这些应用所需要的文件复制到每个准备启动的节点上去，它会把这些复制到mapred.temp.dir配置的目录中去，以供相应的Task节点使用。

这里要注意的DistriubtedCache分发的文件分成公有与私有文件，公有文件可以给HDFS中的所有用户使用，而私有文件只能被特定的用户所使用，用户可以配置上传文件的访问权限来达到这种效果。

2. 配置JobConf：

[java] view
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JobConf job = new JobConf();

DistributedCache.addCacheFile(new URI("/myapp/lookup.dat#lookup.dat"),job); // 这里的lookup.dat加了一个符号连接

DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/map.zip", job);

DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/myapp/mylib.jar"), job); // 这里是把相应的jar包加到Task的启动路径上去

DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytar.tar", job);

DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytgz.tgz", job);

DistributedCache.addCacheArchive(new URI("/myapp/mytargz.tar.gz", job);

3. 在Mapper或者Reducer任务中使用这些文件：

[java] view
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public static class MapClass extends MapReduceBase

implements Mapper<K, V, K, V> {

private Path[] localArchives;

private Path[] localFiles;

public void configure(JobConf job) {

// Get the cached archives/files

localArchives = DistributedCache.getLocalCacheArchives(job); // 得到本地打包的文件，一般是数据文件，如字典文件

localFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(job); // 得到本地缓冲的文件，一般是配置文件等

}

public void map(K key, V value,

OutputCollector<K, V> output, Reporter reporter)

throws IOException {

// Use data from the cached archives/files here

// ...

// ...

output.collect(k, v);

}

}

另外，使用新的MP接口要注意的地方：

1. 我们知道，新的MP接口使用了Job这个类来对MP任务进行配置，这里使用的时候要注意一点

[java] view
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Configuration conf = new Configuration();

// 对conf加入配置信息 - 正确方法

Job job = new Job(conf,"word count");

// 对conf加入配置信息 - 这是有问题的，这些配置不会生效，因为这里生成Job的时候它会对conf进行复制，这个看一下Job的源代码就知道。

// 这里可以用job.getConfiguration()来得到其内部的conf对象，这样就不会有问题。

2. 如果你在启动MP任务之前调用了第三方jar包的类，那这就会有问题，会在启动任务的时候找不到这个类。这个问题我还没有找到好的解决办法，一个办法就是把这些类想办法移到MP任务中，如果有朋友知道更加好的办法，请告诉我一下，多谢了。我感觉Nutch中也会有同样的问题，什么时候研究一下Nutch的代码，说不定会有很多关于Hadoop方面的收获。