mapreduce如何使用本地文件

对于java来讲，读取本地文件再正常不过。可是对于mapreduce程序来讲，读取本地文件经常会陷入误区。本地明明有这个文件，在本地运行jar包，mapreduce为何读不到？由于咱们知道，mapreduce程序原本就不是在本地执行的，程序会分布式的在各个机器上执行，你固然读不到文件，那所谓的“本地文件”就不叫“本地文件”，固然只有一个例外：你的hadoop集群是伪集群。

好比下面的示例：

package test;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.util.Iterator;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.filecache.DistributedCache;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class FileTest
{
    public static void main(String args[])
    {
        int mr = 0;
        try
        {
            mr = ToolRunner
                    .run(new Configuration(), new FileTestDriver(), args);
        }
        catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        
        System.exit(mr);
    }
}
class FileTestDriver extends Configured implements Tool
{
    @Override
    public int run(String[] arg0) throws Exception
    {
        Configuration config = getConf();
        JobConf conf = new JobConf(config, FileTestDriver.class);
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(config, arg0)
                .getRemainingArgs();
        String input = otherArgs[0];
        String ouput = otherArgs[1];
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(Text.class);
        conf.set("mapred.task.timeout", "6000000");
        conf.setMapperClass(FileTestMapper.class);
        conf.setReducerClass(FileTestReducer.class);
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(input));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(ouput));
        JobClient.runJob(conf);
        return 0;
    }
}
class FileTestMapper extends MapReduceBase implements
        Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>
{
    private String filepath = "";
    
    public void configure(JobConf job)
    {
        filepath = job.get("files");
    }
    public void map(LongWritable key, Text value,
            OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
            throws IOException
    {
        String url = "qq.com";
        String host = getTop100DomainTest(url, filepath);
        output.collect(new Text(url + "\t" + host), new Text(""));
       
    }
    public String getTop100DomainTest(String url, String filepath)
    {
        try
        {
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(
                    filepath)));
            String line = "";

            while ((line = reader.readLine()) != null)
            {
                // splitLine[0]为host 后面跟着域名
                line = line.replaceAll("( )+", " ");
                String[] splitLine = line.split(" ");
                for (int i = 1; i < splitLine.length; i++)
                {
                    String host = splitLine[i];
                    if (url.equals(host))
                    {
                                return splitLine[0];
                    }
                }
            }
            return "";
        }
        catch (FileNotFoundException e)
        {
            return "";
        }
        catch (IOException e)
        {
            return "";
        }

    }

}

class FileTestReducer extends MapReduceBase implements
        Reducer<Text, Text, Text, Text>
{
    public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
            OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
            throws IOException
    {
        output.collect(key, new Text(""));
    }

}

 public String getTop100DomainTest(String url, String filepath)方法读取文件，并根据url返回url的domain。

将上述程序打包test.jar后，

运行命令：

hadoop jar test.jar test.FileTest -D files="/opt/top100.txt"  /test/test /test/test1

若是您是伪集群，那么恭喜，程序成功运行，若是您是分布式，那么程序极可能运行不成功？

咱们知道原理后，这段代码在分布式的状况下，也能够运行成功，怎么办？那就把集群的全部机器都拷贝top100.txt到/opt下!

程序运行成功了吧？但实际上是很老土的。当你集群数多，你要一一拷贝，那是多么麻烦的一件事，并且全部的配置文件必须在一样的文件夹下，若是你能忍受，那go ahead。

实际上mapreduce提供了一个缓存方法DistributedCache。

只需在配置阶段加入：

DistributedCache.addCacheFile(new URI("/test/top100.txt"), conf);

便可，但此处的"/test/top100.txt"为hdfs的路径。

而后在mapper 的public void configure(JobConf job)方法中加入

public void configure(JobConf job)
    {
        try
        {
            localFiles = DistributedCache.getLocalCacheFiles(job);
        }
        catch (IOException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
    }

便可。

map中引用，经过 path.toUri().getPath()便可访问到file。