MapReduce程序自动化执行

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MapReduce程序自动化执行

MapReduce程序自动化执行

前言：

上篇博文开发了第一个MapReduce程序，但是，我们可以发现，MapReduce程序的执行，非常麻烦，首先需要Package，然后再通过Xftp工具将jar包上传到unix服务器，再在服务器上通过Shell命名执行如下命令

yarn jar hadoop-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar com.sun.wordcount.WordCountJob

才能完成一次MapReduce程序的执行！可以想象这个执行是多么的麻烦。那么本次博文就是介绍如何自动化的执行的Job工作。

一、配置Main-Class（不必再指定job类的包名）

每次Shell命令执行MapReduce程序的时候，不但要指定jar包的位置，而且要指定Job类的包名

yarn jar hadoop-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar com.sun.wordcount.WordCountJob

那么能否不用指定包名呢？答案是可以的，只需要在pom中进行如下配置即可

<build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-jar-plugin</artifactId><configuration><outputDirectory>${basedir}/target</outputDirectory><archive><manifest><mainClass>com.sun.wordcount.WordCountJob</mainClass></manifest></archive></configuration></plugin></plugins>
</build>

然后，在Shell中只需要执行如下命令就可以执行Job工作了

yarn jar hadoop-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar 

二、自动上传Jar包

在上一步的基础上，只需要在pom中进行如下配置即可

<build><!--扩展maven的插件（wagon ssh插件）--><extensions><extension><groupId>org.apache.maven.wagon</groupId><artifactId>wagon-ssh</artifactId><version>2.8</version></extension></extensions><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-jar-plugin</artifactId><configuration><outputDirectory>${basedir}/target</outputDirectory><archive><manifest><mainClass>com.sun.wordcount.WordCountJob</mainClass></manifest></archive></configuration></plugin><!--使用wagon ssh插件--><plugin><groupId>org.codehaus.mojo</groupId><artifactId>wagon-maven-plugin</artifactId><version>1.0</version><!--将文件上传到指定的服务器--><configuration><fromFile>target/${project.build.finalName}.jar</fromFile><!--url格式：scp://用户名:密码:服务器IP地址:文件上传目录位置--><url>scp://root:123@192.168.23.134:/root/hadoop/wordcount/code</url></configuration></plugin></plugins></build>

然后再执行Job工作，只需要先点击Package，再点击wagon:upload-single即可完成jar的自动上传

再在Shell中执行如下命令即可完成一次Job作业

yarn jar hadoop-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar 

三、自动执行Shell命令

上面的两步操作完成了Jar的自动上传，但我们还是需要去Shell命令窗口执行命令，再加上下面的配置就可以完成Shell命令的自动执行

<build><!--扩展maven的插件（wagon ssh插件）--><extensions><extension><groupId>org.apache.maven.wagon</groupId><artifactId>wagon-ssh</artifactId><version>2.8</version></extension></extensions><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-jar-plugin</artifactId><configuration><outputDirectory>${basedir}/target</outputDirectory><archive><manifest><mainClass>com.sun.wordcount.WordCountJob</mainClass></manifest></archive></configuration></plugin><!--使用wagon ssh插件--><plugin><groupId>org.codehaus.mojo</groupId><artifactId>wagon-maven-plugin</artifactId><version>1.0</version><!--将文件上传到指定的服务器--><configuration><fromFile>target/${project.build.finalName}.jar</fromFile><!--url格式：scp://用户名:密码:服务器IP地址:文件上传目录位置--><url>scp://root:123@192.168.23.134:/root/hadoop/wordcount/code</url><!--自动执行对应脚本--><commands><!--通过ssh执行shell脚本文件(执行yarn命令，且在/root/hadoop/wordcount/code目录下生成执行日志)--><command>nohup /root/hadoop/hadoop-2.9.2/bin/yarn jar /root/hadoop/wordcount/code/${project.build.finalName}.jar > /root/hadoop/wordcount/code/mapreduce.out 2>&amp;1 &amp;</command></commands></configuration></plugin></plugins></build>

上面配置完成后，我们如果执行Job作业，只需要以下三步即可

四、一键执行MapReduce程序

上面步骤配置完成，我们还需要每次都分别点击三个按钮才能执行一次Job作业，那么能一键Run呢？答案是可以的，我们安装Maven helper插件，这个插件可以一次性执行多个操作

右键Job作业代码，

添加需要执行的操作（以空格分开），这样就可以批量执行多个操作了