2、MapReduce功能测试

MapReduce原理大致明白了,可现在仍不知从何处入手咋整呐,还好还好,hadoop自带了几个jar包可用于测试:

    [grid@hdnode1 hadoop-0.20.2]$ ll *.jar

    -rw-rw-r-- 1 grid grid    6839 Feb 19  2010 hadoop-0.20.2-ant.jar

    -rw-rw-r-- 1 grid grid 2689741 Feb 19  2010 hadoop-0.20.2-core.jar

    -rw-rw-r-- 1 grid grid  142466 Feb 19  2010 hadoop-0.20.2-examples.jar

    -rw-rw-r-- 1 grid grid 1563859 Feb 19  2010 hadoop-0.20.2-test.jar

    -rw-rw-r-- 1 grid grid   69940 Feb 19  2010 hadoop-0.20.2-tools.jar

这5个jar包功能各有不同,我们下面以hadoop-0.20.2-examples.jar为例(这招是跟tigerfish老师学的)。

有了现成的jar文件,那怎么执行呢,通过hadoop命令附加jar选项即可,例如:

    [grid@hdnode1 ~]$ hadoop jar /usr/local/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar 

    An example program must be given as the first argument.

    Valid program names are:

      aggregatewordcount: An Aggregate based map/reduce program that counts the words in the input files.

      aggregatewordhist: An Aggregate based map/reduce program that computes the histogram of the words in the input files.

      dbcount: An example job that count the pageview counts from a database.

      grep: A map/reduce program that counts the matches of a regex in the input.

      join: A job that effects a join over sorted, equally partitioned datasets

      multifilewc: A job that counts words from several files.

      pentomino: A map/reduce tile laying program to find solutions to pentomino problems.

      pi: A map/reduce program that estimates Pi using monte-carlo method.

      randomtextwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random textual data per node.

      randomwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random data per node.

      secondarysort: An example defining a secondary sort to the reduce.

      sleep: A job that sleeps at each map and reduce task.

      sort: A map/reduce program that sorts the data written by the random writer.

      sudoku: A sudoku solver.

      teragen: Generate data for the terasort

      terasort: Run the terasort

      teravalidate: Checking results of terasort

      wordcount: A map/reduce program that counts the words in the input files.

通过上面输出的信息可以看到,hadoop-0.20.2-example.jar支持的参数不少,我们先来试试最后一个参数,wordcount,计算指定文件中的单词数据。文件是现成的,就用咱们刚刚上传到HDFS/jss文件夹下的两个文件。

执行命令如下,将结果输出到jsscount文件夹中:

    [grid@hdnode1 ~]$ hadoop jar /usr/local/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount jss jsscount

    13/02/17 20:00:48 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2

    13/02/17 20:00:48 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201302041636_0001

    13/02/17 20:00:49 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%

    13/02/17 20:00:58 INFO mapred.JobClient:  map 50% reduce 0%

    13/02/17 20:01:01 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%

    13/02/17 20:01:10 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%

    13/02/17 20:01:12 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201302041636_0001

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient: Counters: 17

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=2

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=2

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=84

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=42

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=238

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=35

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=4

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=6

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Map input records=2

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=90

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=4

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=12

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=66

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=6

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Map output records=6

    13/02/17 20:01:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=6

执行信息暂略过不表,先来看结果:

    [grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -ls

    Found 2 items

    drwxr-xr-x   - grid supergroup          0 2013-02-17 16:58 /user/grid/jss

    drwxr-xr-x   - grid supergroup          0 2013-02-17 20:01 /user/grid/jsscount

果然出现jsscount目录一枚,查看该目录下都有什么内容:

    [grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -ls jsscount

    Found 2 items

    drwxr-xr-x   - grid supergroup          0 2013-02-17 20:00 /user/grid/jsscount/_logs

    -rw-r--r--   3 grid supergroup         35 2013-02-17 20:01 /user/grid/jsscount/part-r-00000

一个目录和一个文件,目录不管它,咱们先看文件:

    [grid@hdnode1 ~]$ hadoop dfs -cat jsscount/part-r-00000

    Hello   2

    Junsansi        2

    says:   1

    world   1

目测这个结果是正确的。


08-31 21:18