Mapreduce部署与第三方依赖包管理

Mapreduce部署是总会涉及到第三方包依赖问题，这些第三方包配置的方式不同，会对mapreduce的部署便捷性有一些影响，有时候还会导致脚本出错。本文介绍几种常用的配置方式:

1. HADOOP_CLASSPATH

在hadoop的相关配置文件中，添加CLASSPATH路径，那么在hadoop的各个进程启动时都会载入这些包，因此对于mapreduce-job jar中则不需要额外的引入这些jars，所以mapreduce-job jar会比较小[瘦jar]，便于传输；但它的问题也比较明显，如果mapreduce-job中新增了其他引用jar，则必须重新启动hadoop的相关进程。

我们可以在hadoop-env.sh中，增加如下配置：

export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/path/customer/jars

其中“/path/customer/jars”路径为自己的第三方jar所在的本地路径，我们需要在集群中所有的hadoop机器上都同步这些jar。

瘦jar的打包方式(maven)：

<plugin>
	<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
	<artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
	<executions>
		<execution>
			<id>copy-dependencies</id>
			<phase>prepare-package</phase>
			<goals>
				<goal>copy-dependencies</goal>
			</goals>
			<configuration>
				<outputDirectory>${project.build.directory}/lib</outputDirectory>
				<overWriteReleases>false</overWriteReleases>
				<overWriteSnapshots>false</overWriteSnapshots>
				<overWriteIfNewer>true</overWriteIfNewer>
			</configuration>
		</execution>
	</executions>
</plugin>
<plugin>
	<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
	<artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
	<configuration>
		<archive>
			<manifest>
				<addClasspath>true</addClasspath>
				<classpathPrefix>lib/</classpathPrefix>
				<mainClass>com.app.script.Main</mainClass>
			</manifest>
		</archive>
	</configuration>
</plugin>

使用了copy-dependencies插件，当使用“mvn package”命令打包之后，第三方引用包会被copy到打包目录下的lib文件中(并非mapreduce-job jar内部的lib文件中)，开发者只需要把这些jars上传到所有hadoop集群即可。

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2. 其他方式

我们可以将额外的jars包，放置在yarn能够加载的路径下，目前可行的方案为，在yarn-site.xml中修改：

 <property>
		<name>yarn.application.classpath</name>
		<value>$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*,
				$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*,
				$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,
				$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,
				$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,
				$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*
		</value>
</property>

上述路径为默认配置，我们可以把自己的第三方jars放在"$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/"下，经过测试，用户自定义的文件路径并不能很好的生效，这个问题困惑了我很久。

此外，我们还可以修改hadoop-env.sh文件，增加相应的classpath，不过这种方式添加的jars，将会在hadoop的所有子进程中加载(包括yarn进程)，这是一种比较快速而且有效的方式，唯一不好的地方就是当jars变更时，需要重启所有的子进程。

export HADOOP_CLASSPATH="$HADOOP_CLASSPATH:/path/customer/jars/*"

同时，本人通过在mapred-site.xml中增加如下配置，却不能生效，不确定是何种原因(尽管$HADOOP_HOME正常)

<property>
		<name>mapred.child.env</name>
		<value>LD_LIBRARY_PATH=/path/customer/jars</value>
		<!-- 
			LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/mapred-lib/thirdparty
		-->
</property>

3. -libjars选项

我们可以在使用“hadoo jar”命令时，向启动的job传递“libjars”选项参数，同时配合ToolRunner工具来解析参数并运行Job，这种方式是推荐的用法之一，因为它可以简单的实现job的依赖包和hadoop classpath解耦，可以为每个job单独设置libjars参数。这些jars将会在job提交之后复制到hadoop“共享文件系统中”(hdfs,/tmp文件夹中)，此后taskTracker即可load到本地并在任务子进程中加载。

libjars中需要指定job依赖的所有的jar全路径，并且这些jars必须在当前本地文件系统中(并非集群中都需要有此jars)，暂时还不支持hdfs。对于在HADOOP_CLASSPATH或者mapred.child.env中已经包含了jars，则不需要再-libjars参数中再次指定。因为libjars需要指定jar的全路径名，所以如果jars特别多的话，操作起来非常不便，所以我们通常将多个job共用的jars通过HADOOP_CLASSPATH或者mapred.child.end方式配置，将某个job依赖的额外的jars(少量的)通过-libjars选项指定。

hadoop jar statistic-mr.jar com.statistic.script.Main -libjars /path/cascading-core-2.5.jar,/path/cascading-hadoop-2.5.jar

4. Fatjar

胖jar，即将mapreduce-job jar所依赖的所有jar都“shade”到一个jar中，最终package成一个“独立”的可运行的jar；当然hadoop并不需要这个jar是“可运行的”，它只需要这个jar在运行时不需要额外的配置“--classpath”即可。此外Fatjar仍然可以使用HADOOP_CLASSPATH或者map.child.env所加载的jars，因为我们在打包时可以将这些jars排除，以减少fatjar的大小。

fatjar只不过是一种打包的方式，也仍然可以和“-libjars”选项配合。不过从直观上来说，fatjar确实是解决“-libjars”不方便的技巧。

此例中，我们使用cascading来开发一个mapreduce job，但是我们又不希望cascading的相关依赖包被放入HADOOP_CLASSPATH中，因为其他的job可能不需要或者其他的job有可能使用其他版本的cascading；所以就使用Fatjar，把job程序和cascading的依赖包全部“shade”在一起。

使用maven assambly插件来完成fatjar的打包工作：

1) pom.xml

<build>
	<finalName>statistic-mapred</finalName>
	<plugins>
		<plugin>
			<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
			<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
			<configuration>
				<descriptors>
					<descriptor>src/assembly.xml</descriptor>
				</descriptors>
				<archive>
					<!-- optional -->
					<!--
					<manifest>
						<mainClass>com.script.Main</mainClass>
						<addClasspath>true</addClasspath>
					</manifest>
					-->
				</archive>
			</configuration>
			<executions>
				<execution>
					<id>make-assembly</id>
					<phase>package</phase>
					<goals>
						<goal>single</goal>
					</goals>
				</execution>
			</executions>
		</plugin>
	</plugins>
</build>

2) assambly.xml

<assembly>
    <id>cascading</id>
    <formats>
        <format>jar</format>
    </formats>
    <includeBaseDirectory>false</includeBaseDirectory>
    <dependencySets>
        <dependencySet>
            <unpack>true</unpack>
            <scope>runtime</scope>
            <!--
            <excludes>
                <exclude>org.apache.hadoop:*</exclude>
            </excludes>
            -->
            <!-- very small jar -->
            <includes>
                <include>cascading:*</include>
                <include>thirdparty:*</include>
            </includes>
        </dependencySet>
    </dependencySets>
    <fileSets>
        <fileSet>
            <directory>${project.build.outputDirectory}</directory>
            <outputDirectory>/</outputDirectory>
        </fileSet>
    </fileSets>
</assembly>

在assambly.xml中我们通过<include>标签来包含需要被“shade”的第三方依赖包，并且采用了unpack(解压)方式，此例中我们只将cascading的jar打进fatjar中，对于其他包将会被忽略，因为这些包已经在hadoop中存在(比如hadoop，hdfs，mapreduce，已经其他的常用包，都可以共用hadoop的)，最终我们的打包结果如下：

有了fatjar，确实大大的减少了开发工程师部署mapreduce的复杂度和出错的可能性，如果你有即备的maven环境，建议使用fatjar的方式。将fatjar直接放在hadoop中使用“hadoop jar”指令即可执行，几乎无需关心依赖包遗漏的问题。

此外，需要备注一下，在使用cascading时，如果采用了HADOOP_CLASSPATH方式管理依赖时，会偶尔抛出：

Split class cascading.tap.hadoop.MultiInputSplit not found

尽管cascading的所有依赖包都在CLASSPATH中，也无法解决这个问题，不确定究竟发生了什么！！后来采用了fatjar之后，问题解决！！

Mapreduce部署与第三方依赖包管理

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