mapreduce如何调用第三方jar包

MapReduce程式调用第三方包：我在使用过程中需要用到hbase的jar包，若要使用，常规是添加到每台机器的classpath中，但是通过DistributeCache，在初始化前加入就ok了。要不就要将这些jar包打成一个新jar，通过hadoop jar XXX.jar运行，但是不利于代码更新和维护。

解决方法介绍：

我们知道，在Hadoop中有一个叫做DistributedCache的东东，它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，所以这里在使用的时候第一步就是要把这些文件上传到HDFS中。

然后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。

public boolean run(Configuration conf, String inputPath, String outPath,String category)
   throws Exception {
       Job job = new Job(conf, "DIP_DIPLOGFILTER-"+category);
       DistributedCache.addFileToClassPath(new Path("/libs/hbase-0.92.1-cdh4.0.0-security.jar"), job.getConfiguration());
       job.setJarByClass(AnalysisLoader.class);

       job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
       job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

       job.setMapperClass(AnalysisMapper.class);
       job.setMapOutputKeyClass(ComplexKey.class);
       job.setMapOutputValueClass(Text.class);

       job.setPartitionerClass(ComplexKeyPartitioner.class);
//       job.setCombinerClass(AnalysisReducer.class);
       job.setReducerClass(AnalysisReducer.class);
       job.setOutputKeyClass(Text.class);
       job.setOutputValueClass(Text.class);
       job.setNumReduceTasks(LogConfig.reduceCount);
       String hdfs = ServerConfig.getHDFS();

       String[] inputPaths =inputPath.split(",");
       for (String p : inputPaths) {
           if (!p.startsWith(hdfs)) {
               p = hdfs + p;
           }
           MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(p),TextInputFormat.class, AnalysisMapper.class);
       }

       FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outPath));

       return(job.waitForCompletion(true));


   }
DistributeCache的使用一般分成三步：
1. 配置应用程序的cache,把需要使用的文件上传到DFS中去

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$ bin/hadoop fs -copyFromLocal lookup.dat /myapp/lookup.dat
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal map.zip /myapp/map.zip
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mylib.jar /myapp/mylib.jar
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytar.tar /myapp/mytar.tar
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytgz.tgz /myapp/mytgz.tgz
$ bin/hadoop fs -copyFromLocal mytargz.tar.gz /myapp/mytargz.tar.gz

2. 配置JobConf

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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

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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);
}
}

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
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。