hadoop权威指南学习(一) - 天气预报MapReduce程序的开发和部署

看过Tom White写的Hadoop权威指南(大象书)的朋友一定得从第一个天气预报的Map Reduce程序所吸引，

殊不知，Tom White大牛虽然在书中写了程序和讲解了原理，但是他以为你们都会部署了，这里轻描淡写给

带过了，这样就给菜鸟们留了课题，其实在跑书中的程序的时候，如果没经验，还是会踩坑的。

这里笔者就把踩过的坑说一下，以防后来人浪费时间了。

1. 首先，你得下载书中的ncdc气象原始数据，这个可以从书中的官网下载。

作者比较做人家，只给了2年的历史数据，无妨，2年也可以运行。

下载下来你会看到1901.gz，1902.gz

2. 然后我们可以开始我们的编码之旅了

新建一个maven项目，然后按照书中的例子，编写如下3个类(这里Mapper, Reducer, Job的原理我就不多解释了，自己去看大牛的书去)

MaxTemperatureMapper.java

package org.genesis.hadoop.temperature;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class MaxTemperatureMapper
extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

private static final int MISSING = 9999;

@Override
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();
String year = line.substring(15, 19);
int airTemperature;
if (line.charAt(87) == '+') { // parseInt doesn't like leading plus signs
airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));
} else {
airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87, 92));
}
String quality = line.substring(92, 93);
if (airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")) {
context.write(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));
}
}
}

MaxTemperatureReducer.java

package org.genesis.hadoop.temperature;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class MaxTemperatureReducer
extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

@Override
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {

int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
for (IntWritable value : values) {
maxValue = Math.max(maxValue, value.get());
}
context.write(key, new IntWritable(maxValue));
}
}

MaxTemperature.java

package org.genesis.hadoop.temperature;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class MaxTemperature {

public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");
System.exit(-1);
}

Job job = new Job();
job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
job.setJobName("Max temperature");

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

然后把我们的Java程序打包，你认为自己是一个Java熟手，不是吗，熟练的命令或者IDE都可以(mvn clean install)

Ok, 包打完了，得到如下jar包: xxx.jar

好了，你可能会试着用书中或者网上的命令(前提是你已经配置好$hadoop_home)

hadoop jar xxx.jar 你的主类名 你的本地gz文件存放的目录 你本地另外一个输出目录

然而，很不幸，你的程序跑不了，理由很简单，根本就找不到你的gz文件的目录。

喔，查了下网上的资料，发现我似乎应该把本地文件拷贝到HDFS,赶快查资料，下一步。。。

3. 将本地数据拷贝到HDFS(前提是你已经安装了hadoop并且把服务给启动了起来)

3-1) 我们先在hdfs根目录下建个data目录

hadoop fs -mkdir /data

3-2) 把我们的gz数据拷贝到刚刚新建的目录

hadoop fs -copyFromLocal /Users/KG/Documents/MyWork/Hadoop/data/ncdc/*.gz /data

3-3）把我们的jar包拷贝到一个地方，然后进入命令行，进入哪个目录

cd /Users/KG/Documents/MyTest/Jar

3-4) 使用hadoop jar运行命令

但是，这里你会报错: 找不到主类名

解决方案：你需要给自己的pom配置shade插件

我的pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

<groupId>org.genesis</groupId>
<artifactId>MaxTemperature</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-core</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.2</version>
</dependency>
</dependencies>

<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.4.1</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals><goal>shade</goal></goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass>org.genesis.hadoop.temperature.MaxTemperature</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>

</build>
</project>

3-5）再次运行完整命令，如下:

hadoop jar original-MaxTemperature-1.0-SNAPSHOT.jar org.genesis.hadoop.temperature.MaxTemperature /data /data/output

如果你看到如下输出，那么你成功了



4. 验证分析结果

使用如下命令:

hadoop fs -cat /data/output/*

输出结果如下:

1901 317
1902 244