一個典型的實現Tool的程序：

/** MyApp 需要從命令行讀取參數，用戶輸入命令如， $bin/hadoop jar MyApp.jar -archives test.tgz ?arg1 arg2 -archives 為hadoop通用參數，arg1 ,arg2為job的參數 */ public class MyApp extends Configured implements Tool { ???????? //implemet Tool’s run ???????? public int run(String[] args) throws Exception { ?????????????????? Configuration conf = getConf(); ?????????????????? // Create a JobConf using the processed conf ?????????????????? JobConf job = new JobConf(conf, MyApp.class); ?????????????????? // Process custom command-line options ?????????????????? Path in = new Path(args[1]); ?????????????????? Path out = new Path(args[2]); ?????????????????? // Specify various job-specific parameters ?????????????????? job.setJobName(“my-app”); ?????????????????? job.setInputPath(in); ?????????????????? job.setOutputPath(out); ?????????????????? job.setMapperClass(MyApp.MyMapper.class); ?????????????????? job.setReducerClass(MyApp.MyReducer.class); ?????????????????? ? ?????????????????? JobClient.runJob(job); ???????? } ??????? ???????? public static void main(String[] args) throws Exception { ?????????????????? // args由ToolRunner來處理 ?????????????????? int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new MyApp(), args); ?????????????????? System.exit(res); ???????? } }

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說明：

使用ToolRunner讓參數傳遞更簡單，關于MapReduce運行和參數配置，你是否有下面的煩惱：

A: 將MapReduce Job配置參數寫到java代碼里，一旦變更意味著修改java文件源碼、編譯、打包、部署一連串事情。

B:當MapReduce 依賴配置文件的時候，你需要手工編寫java代碼使用DistributedCache將其上傳到HDFS中，以便map和reduce函數可以讀取。

C:當你的map或reduce 函數依賴第三方jar文件時，你在命令行中使用”-libjars”參數指定依賴jar包時，但根本沒生效。

D:其實，Hadoop有個ToolRunner類，它是個好東西，簡單好用。無論在《Hadoop權威指南》還是Hadoop項目源碼自帶的example，都推薦使用ToolRunner。

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下面我們看下src/example目錄下WordCount.Java文件，它的代碼結構是這樣的：

public class WordCount {

???// 略...

???public static void main(String[] args) throws Exception {

???????Configuration conf = new Configuration();

???????String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,

???????????????????????????????????????????args).getRemainingArgs();

???????// 略...

???????Job job = new Job(conf, "word count");

???????// 略...

???????System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

??? }

}

WordCount.java中使用到了GenericOptionsParser這個類，它的作用是將命令行中參數自動設置到變量conf中。舉個例子，比如我希望通過命令行設置reduce task數量，就這么寫：bin/hadoop jar MyJob.jar com.xxx.MyJobDriver -Dmapred.reduce.tasks=5

上面這樣就可以了，不需要將其硬編碼到java代碼中，很輕松就可以將參數與代碼分離開。

其它常用的參數還有”-libjars”和-“files”，使用方法一起送上：

bin/hadoop jar MyJob.jar com.xxx.MyJobDriver -Dmapred.reduce.tasks=5\

???-files ./dict.conf? \

???-libjars lib/commons-beanutils-1.8.3.jar,lib/commons-digester-2.1.jar

參數”-libjars”的作用是上傳本地jar包到HDFS中MapReduce臨時目錄并將其設置到map和reduce task的classpath中；參數”-files”的作用是上傳指定文件到HDFS中mapreduce臨時目錄，并允許map和reduce task讀取到它。這兩個配置參數其實都是通過DistributeCache來實現的。

至此，我們還沒有說到ToolRunner，上面的代碼我們使用了GenericOptionsParser幫我們解析命令行參數，編寫ToolRunner的程序員更懶，它將GenericOptionsParser調用隱藏到自身run方法，被自動執行了，修改后的代碼變成了這樣：

?

public class WordCount extends Configuredimplements Tool {

?

???@Override

???public int run(String[] arg0) throws Exception {

???????Job job = new Job(getConf(), "word count");

???????// 略...

???????System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

???????return 0;

??? }

?

???public static void main(String[] args) throws Exception {

???????int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new WordCount(), args);

???????System.exit(res);

??? }

}

看看代碼上有什么不同：

讓WordCount繼承Configured并實現Tool接口。

重寫Tool接口的run方法，run方法不是static類型，這很好。

在WordCount中我們將通過getConf()獲取Configuration對象。

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最終我們得出的總結是：

1、通過使用ToolRunner.run(...)方法，可以更便利的使用hadoop命令行參數。

2、ToolRunner.run(...)通過調用Tool類中的run(String[])方法來運行hadoop程序，并默認加載core-default.xml與core-site.xml中的參數。

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在程序運行時，可以通過命令行修改參數，可修改的內容如下：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop中通过ToolRunner和Configured实现直接读取命令行动态出入reduce task数量，jar文件等...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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