关于分布式Hadoop在WINDOWS上操作问题

Question

我的环境是 VM安装 ubuntu 14.04 搭建的分布式集群环境
HADOOP 2.7.1 版本
WIN7 安装ECLIPSE 安装的 Hadoop 2.7.1 的插件 运行

这代码 出问题 运行配置 是

请问 有什么解决办法吗

Answer 1

　　若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。
　　若不拷贝，工程中bin目录没有完整的xml配置文件，则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行，作业名也是带有“local"字眼的作业，如 job_local2062122004_0001。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。
　　估计得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码，反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm
　　二、 本文的结论

　　第一点就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。（我有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行）
　　第二点就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。
　　第三点就是： 推荐使用附一，实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序。
　　附一、 推荐使用此方法：实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序：
　　请先参考博文五篇：
　　Hadoop作业提交分析（一）~~（五）
　　引用博文的附件中EJob.java到你的工程中，然后main中添加如下方法和代码。

　　public static File createPack() throws IOException {
　　File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
　　ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
　　Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
　　return jarFile;
　　}
　　在作业启动代码中使用打包：
　　Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");
　　添加：
　　String jarPath = createPack().getPath();
　　job.setJar(jarPath);
　　即可实现直接run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序，不用手工上传jar文件。
　　附二、得出结论的测试过程
　　（未有空看书，只能通过愚笨的测试方法得出结论了）
　　一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。
　　1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：
　　[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%
　　[work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED
　　Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
　　at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:721)
　　at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)
　　at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
　　at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
　　at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
　　at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
　　at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)
　　Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)
　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)
　　... 8 more
　　# Error:后重复三次
　　2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 100% reduce 100%
　　现象就是：报错，无进度，无运行结果。
　　
　　2，拷贝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行，它报错同上。
　　现象就是：报错，无进度，无运行结果。
　　3，拷贝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行
　　和报错：
　　Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
　　和报错：
　　Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found
　　
　　现象就是：有报错，但仍然有进度，有运行结果。
　　4，拷贝jar包到集群所有slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行：
　　现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
　　第一点结论就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。
　　二 在Linux上的通过以下命令触发MapReduce程序的测试。
　　hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/bookCount.jar bookCount.BookCount
　　
　　1，只拷贝到master，在master上执行。
　　现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
　　2，拷贝随便一个slave节点,在slave上执行。
　　现象就是：无报错，有进度，有运行结果。
　　但某些节点上运行会报错如下，且运行结果。：
　　14/06/25 16:44:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/hduser/.staging/job_1403517983686_0071
　　Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: DEFAULT_MAPREDUCE_APPLICATION_CLASSPATH
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setMRFrameworkClasspath(MRApps.java:157)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setClasspath(MRApps.java:198)
　　at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.createApplicationSubmissionContext(YARNRunner.java:443)
　　at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.submitJob(YARNRunner.java:283)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:415)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1268)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1265)
　　at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
　　at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
　　at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1265)
　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1286)
　　at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.run(AnaActionMr.java:207)
　　at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)
　　at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.main(AnaActionMr.java:44)
　　at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
　　at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
　　at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
　　at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
　　at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)
　　第二点结论就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。