如何向hadoop集群定时提交一个jar作业?

时间:2023-03-10 01:24:13
如何向hadoop集群定时提交一个jar作业?

除了使用Hive,Pig来执行一个MapReduce任务,不需要专门的把项目打成jar包,提交执行,或者定时执行,因为Hive,Pig这些开源框架已经,帮我们自动打包上传了。

而有些时候,我们自己手写了一个MapReduce的任务,然后这个任务里面依赖了其他的第三方包,比如说是Lucene的,或者是Solr,ElasticSearch的,那么打包的时候就需要将这些依赖的jar包也一起的打包进去。

如果你用的是maven,那么事情就简单了,maven会自动把所有依赖的jar包,打成一个统一的jar,但是通常不需要maven,因为maven相对来说,还是比较复杂,我们更倾向于使用ant来打包,配置很灵活。

那么,如何向hadooop集群提交作业呢? 
通常的命令如下: 
hadoop jar  xxx.jar input out 
这样就会把jar包提交到hadoop集群上,只要包含依赖的jar也在这个jar包中,那么程序就不会出问题。

那么,问题来了? 我想定时执行一个作业,应该怎么写呢

如果直接在linux下的crontab中,写定时启动的脚本,没问题,但是如果你的脚本是启动一个mr的任务,那么就有可能出现问题了,因为执行MR,是需要Hadoop的环境变量的,在crontab启用的shell进程,默认是没有激活环境变量的,所以,你有可能发现,自己的写的crontab脚本,奇怪的失效了。

如何解决在crontab的进程里环境变量失效的问题?

很简单,在启动的脚本开始前,再次激活的环境变量即可,代码如下:

  1. #!/bin/bash
  2. ##下面的2行代码很重要,如果不再次激活环境变量,hadoop的jar就不能正确提交任务
  3. . /etc/profile
  4. . ~/.bash_profile

另外在crontab中,需要cd到当前目录下,执行,否则一些log不会被正确到该工程,或目录下:

  1. //在下午的14点39分启动一个定时任务,使用nohup 挂起后台运行,并将所有的log重定向到一个log文件里
  2. 39 14 * * *  cd /home/search/qindongliang/cr-dataload ; nohup sh start.sh 1  2015-04-10 all &> rate.log    &

另外一点需要注意,如果在crontab的进程中执行任务,那么最好使用nohup挂起后台运行,否则,hadoop的系统log会丢失,因为默认是在终端的界面上打印的。

  1. [search@fsedump01sand cr-dataload]$ cat start.sh
  2. #!/bin/bash
  3. ##下面的2行代码很重要,如果不再次激活环境变量,hadoop的jar就不能正确提交任务
  4. . /etc/profile
  5. . ~/.bash_profile
  6. echo "hadoop的home:"$HADOOP_HOME
  7. echo `pwd`
  8. if [ ! $# -eq 3  ] ; then
  9. echo "第一个参数:请输入要处理的dataload业务 1:rate 2:keyword  "
  10. echo "第二个参数:请输入读取HDFS上读取数据的开始日期, 例如: 2015-04-10  "
  11. echo "第三个参数:请输入读取HDFS上读取数据的结束日期, 例如: 2015-05-10  "
  12. exit
  13. fi
  14. #参数1,mapping文件的地址
  15. p1="/user/d1/mapping.xml"
  16. #参数4,是否清空上一次的保存目录,0=清除,1=不清除
  17. p4="0"
  18. if [ $1 -eq  1  ] ; then
  19. #参数2,处理数据的输入路径
  20. p2="1"
  21. p3="/fse2/conversions/rate/shard1/input"
  22. p5="rate"
  23. elif [ $1 -eq 2 ] ; then
  24. #参数2,处理数据的输入路径
  25. p2="2"
  26. p3="/fse2/conversions/keyword/shard1/input"
  27. #参数5,控制那个索引的
  28. p5="keyword"
  29. else
  30. echo  "不支持此参数,只能输入1或者2,请注意!"
  31. exit
  32. fi
  33. echo "==============参数信息=============="
  34. echo $p1
  35. echo $p2
  36. echo $p3
  37. echo $p4
  38. echo $p5
  39. echo $2
  40. echo $3
  41. echo "===================================="
  42. #exit
  43. #参数3,处理数据结果的保存路径
  44. #p3="/user/d1/uvoutput"
  45. #p3="/user/d1/kwoutput"
  46. #p3="/fse2/conversions/keyword/shard1/input"
  47. #p3="/fse2/conversions/uv/shard1/input"
  48. #参数4,是否清空上一次的保存目录,0=清除,1=不清除
  49. #p4="0"
  50. #参数5,控制那个索引的
  51. #p5="keyword"
  52. #p5="uv"
  53. cs='.:'
  54. root="`pwd`/"
  55. curr="`pwd`/conf"
  56. echo $curr
  57. libpath="`pwd`/lib/"
  58. FILES=`ls $libpath`
  59. for txt in $FILES;do
  60. cs=$cs$libpath$txt:
  61. done
  62. cs=$cs$curr:$root"cr-dataload.jar"
  63. echo $cs
  64. echo [`date`] "开始启动dataload!"
  65. #nohup sh offline.sh  2014-12-01 2014-12-15 &> nohup.out &
  66. #hadoop jar  cr-dataload.jar   com.dhgate.search.rate.convert.StoreConvert -libjars $cs
  67. #java -cp $cs  com.dhgate.search.rate.convert.StoreConvert  $p1 $p2 $p3 $p4 $p5 $2 $3
  68. #/home/search/hadoop/bin/hadoop jar  cr-dataload.jar   com.dhgate.search.rate.convert.StoreConvert  $p1 $p2 $p3 $p4 $p5 $2 $3  > $p2.log
  69. hadoop jar  cr-dataload.jar   com.dhgate.search.rate.convert.StoreConvert  $p1 $p2 $p3 $p4 $p5 $2 $3
  70. #echo $cs