我试着写一个非常简单的工作,只有一个mapper而没有reducer来写一些数据到hbase。在映射器中,我尝试简单地打开与hbase的连接,将几行数据写入表,然后关闭连接。在作业驱动程序中我使用JobConf.setNumMapTasks(1);和JobConf.setNumReduceTasks(0);指定只执行1个映射器和不执行reducer。我还在jobConf中将reducer类设置为IdentityReducer。我观察到的奇怪行为是作业成功将数据写入hbase表但是之后我在日志中看到它不断尝试打开与hbase的连接,然后关闭连接,持续20-30分钟并在工作之后宣布完成100%成功。最后,当我检查由输入OutputCollector.collect(...)的虚拟数据创建的_success文件时,我应该看到数百行虚拟数据,而应该只有1。 以下是作业驱动程序的代码
public int run(String[] arg0) throws Exception {
Configuration config = HBaseConfiguration.create(getConf());
ensureRequiredParametersExist(config);
ensureOptionalParametersExist(config);
JobConf jobConf = new JobConf(config, getClass());
jobConf.setJobName(config.get(ETLJobConstants.ETL_JOB_NAME));
//set map specific configuration
jobConf.setNumMapTasks(1);
jobConf.setMaxMapAttempts(1);
jobConf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
jobConf.setMapperClass(SingletonMapper.class);
jobConf.setMapOutputKeyClass(LongWritable.class);
jobConf.setMapOutputValueClass(Text.class);
//set reducer specific configuration
jobConf.setReducerClass(IdentityReducer.class);
jobConf.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
jobConf.setOutputValueClass(Text.class);
jobConf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
jobConf.setNumReduceTasks(0);
//set job specific configuration details like input file name etc
FileInputFormat.setInputPaths(jobConf, jobConf.get(ETLJobConstants.ETL_JOB_FILE_INPUT_PATH));
System.out.println("setting output path to : " + jobConf.get(ETLJobConstants.ETL_JOB_FILE_OUTPUT_PATH));
FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf,
new Path(jobConf.get(ETLJobConstants.ETL_JOB_FILE_OUTPUT_PATH)));
JobClient.runJob(jobConf);
return 0;
}
驱动程序类扩展了Configured和implements Tool(我使用了权威指南中的示例)以下是我的mapper类中的代码。
以下是我的Mapper map方法中的代码,我只需打开与Hbase的连接,进行一些初步检查以确保表存在,然后写入行并关闭表。
public void map(LongWritable arg0, Text arg1,
OutputCollector<LongWritable, Text> arg2, Reporter arg3)
throws IOException {
HTable aTable = null;
HBaseAdmin admin = null;
try {
arg3.setStatus("started");
/*
* set-up hbase config
*/
admin = new HBaseAdmin(conf);
/*
* open connection to table
*/
String tableName = conf.get(ETLJobConstants.ETL_JOB_TABLE_NAME);
HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(toBytes(tableName));
String colFamilyName = conf.get(ETLJobConstants.ETL_JOB_TABLE_COLUMN_FAMILY_NAME);
byte[] tablename = htd.getName();
/* call function to ensure table with 'tablename' exists */
/*
* loop and put the file data into the table
*/
aTable = new HTable(conf, tableName);
DataRow row = /* logic to generate data */
while (row != null) {
byte[] rowKey = toBytes(row.getRowKey());
Put put = new Put(rowKey);
for (DataNode node : row.getRowData()) {
put.add(toBytes(colFamilyName), toBytes(node.getNodeName()),
toBytes(node.getNodeValue()));
}
aTable.put(put);
arg3.setStatus("xoxoxoxoxoxoxoxoxoxoxoxo added another data row to hbase");
row = fileParser.getNextRow();
}
aTable.flushCommits();
arg3.setStatus("xoxoxoxoxoxoxoxoxoxoxoxo Finished adding data to hbase");
} finally {
if (aTable != null) {
aTable.close();
}
if (admin != null) {
admin.close();
}
}
arg2.collect(new LongWritable(10), new Text("something"));
arg3.setStatus("xoxoxoxoxoxoxoxoxoxoxoxoadded some dummy data to the collector");
}
正如你可以看到的那样,我最终将一些虚拟数据写入集合(10,'某事'),并且在作业终止后,我在_success文件中看到了数百行这些数据。 我无法确定为什么映射器代码反复重复多次而不是仅运行一次。任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分:0)
使用JobConf.setNumMapTasks(1)
只是说hadoop你希望使用1个映射器,如果可能的话,不像setNumReduceTasks
,它实际上定义了你指定的数字。
这就是为什么运行更多的映射器并观察所有这些数字的原因。
有关详细信息,请阅读this post。