Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

这篇文章主要为大家展示了“Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce”这篇文章吧。

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Hadoop环境搭建详见此文章https://www.jb51.net/article/33649.htm。

我们已经知道Hadoop能够通过Hadoop jar ***.jar input output的形式通过命令行来调用，那么如何将其封装成一个服务，让Java/Web来调用它？使得用户可以用方便的方式上传文件到Hadoop并进行处理，获得结果。首先，***.jar是一个Hadoop任务类的封装，我们可以在没有jar的情况下运行该类的main方法，将必要的参数传递给它。input 和output则将用户上传的文件使用Hadoop的JavaAPI put到Hadoop的文件系统中。然后再通过Hadoop的JavaAPI 从文件系统中取得结果文件。

搭建JavaWeb工程。本文使用Spring、SpringMVC、MyBatis框架，当然，这不是重点，就算没有使用任何框架也能实现。

项目框架如下：

Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

项目中使用到的jar包如下：

Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

在Spring的配置文件中，加入

使得项目支持文件上传。

新建一个login.jsp 点击登录后进入user/login

Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

user/login中处理登录，登录成功后，【在Hadoop文件系统中创建用户文件夹】，然后跳转到console.jsp

package com.chenjie.controller; 
 
import java.io.IOException; 
  
import javax.annotation.Resource; 
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest; 
 
import javax.servlet.http.HttpServletResponse; 
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
 
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 
 
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
 
import org.springframework.stereotype.Controller; 
 
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 

import com.chenjie.pojo.JsonResult; 
 
import com.chenjie.pojo.User; 
 
import com.chenjie.service.UserService; 
 
import com.chenjie.util.AppConfig; 
 
import com.google.gson.Gson; 
/** 
 
 * 用户请求控制器 
 
 * 
 
 * @author Chen 
 
 * 
 
 */ 
 
@Controller 
 
// 声明当前类为控制器 
 
@RequestMapping("/user") 
 
// 声明当前类的路径 
 
public class UserController { 
 
  @Resource(name = "userService") 
 
  private UserService userService;// 由Spring容器注入一个UserService实例 
  /** 
 
   * 登录 
 
   * 
 
   * @param user 
 
   *      用户 
 
   * @param request 
 
   * @param response 
 
   * @throws IOException 
 
   */ 
 
  @RequestMapping("/login") 
 
  // 声明当前方法的路径 
 
  public String login(User user, HttpServletRequest request, 
 
      HttpServletResponse response) throws IOException { 
 
    response.setContentType("application/json");// 设置响应内容格式为json 
 
    User result = userService.login(user);// 调用UserService的登录方法 
 
    request.getSession().setAttribute("user", result); 
 
    if (result != null) { 
 
      createHadoopFSFolder(result); 
 
      return "console"; 
 
    } 
 
    return "login"; 
 
  } 
 
  public void createHadoopFSFolder(User user) throws IOException { 
 
    Configuration conf = new Configuration(); 
 
    conf.addResource(new Path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml")); 
 
    conf.addResource(new Path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml")); 
 
 
 
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf); 
 
    System.out.println(fileSystem.getUri()); 
 
 
 
    Path file = new Path("/user/" + user.getU_username()); 
 
    if (fileSystem.exists(file)) { 
 
      System.out.println("haddop hdfs user foler exists."); 
 
      fileSystem.delete(file, true); 
 
      System.out.println("haddop hdfs user foler delete success."); 
 
    } 
 
    fileSystem.mkdirs(file); 
 
    System.out.println("haddop hdfs user foler creat success."); 
 
  } 
}

console.jsp中进行文件上传和任务提交、

Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

文件上传和任务提交:

package com.chenjie.controller; 
 
import java.io.File; 
import java.io.IOException; 
import java.net.InetSocketAddress; 
import java.net.URI; 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.Iterator; 
import java.util.List; 
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest; 
import javax.servlet.http.HttpServletResponse; 
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; 
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobID; 
import org.apache.hadoop.mapred.JobStatus; 
import org.apache.hadoop.mapred.RunningJob; 
import org.springframework.stereotype.Controller; 
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; 
import org.springframework.web.multipart.MultipartHttpServletRequest; 
import org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver; 
 
import com.chenjie.pojo.User; 
import com.chenjie.util.Utils; 
 
@Controller 
// 声明当前类为控制器 
@RequestMapping("/hadoop") 
// 声明当前类的路径 
public class HadoopController { 
 
  @RequestMapping("/upload") 
  // 声明当前方法的路径 
  //文件上传 
  public String upload(HttpServletRequest request, 
      HttpServletResponse response) throws IOException { 
    List fileList = (List) request.getSession() 
        .getAttribute("fileList");//得到用户已上传文件列表 
    if (fileList == null) 
      fileList = new ArrayList();//如果文件列表为空，则新建 
    User user = (User) request.getSession().getAttribute("user"); 
    if (user == null) 
      return "login";//如果用户未登录，则跳转登录页面 
    CommonsMultipartResolver multipartResolver = new CommonsMultipartResolver( 
        request.getSession().getServletContext());//得到在Spring配置文件中注入的文件上传组件 
    if (multipartResolver.isMultipart(request)) {//如果请求是文件请求 
      MultipartHttpServletRequest multiRequest = (MultipartHttpServletRequest) request; 
 
      Iterator iter = multiRequest.getFileNames();//得到文件名迭代器 
      while (iter.hasNext()) { 
        MultipartFile file = multiRequest.getFile((String) iter.next()); 
        if (file != null) { 
          String fileName = file.getOriginalFilename(); 
          File folder = new File("/home/chenjie/CJHadoopOnline/" 
              + user.getU_username()); 
          if (!folder.exists()) { 
            folder.mkdir();//如果文件不目录存在，则在服务器本地创建 
          } 
          String path = "/home/chenjie/CJHadoopOnline/" 
              + user.getU_username() + "/" + fileName; 
 
          File localFile = new File(path); 
 
          file.transferTo(localFile);//将上传文件拷贝到服务器本地目录 
          // fileList.add(path); 
        } 
        handleUploadFiles(user, fileList);//处理上传文件 
      } 
 
    } 
    request.getSession().setAttribute("fileList", fileList);//将上传文件列表保存在Session中 
    return "console";//返回console.jsp继续上传文件 
  } 
 
  @RequestMapping("/wordcount") 
  //调用Hadoop进行mapreduce 
  public void wordcount(HttpServletRequest request, 
      HttpServletResponse response) { 
    System.out.println("进入controller wordcount "); 
    User user = (User) request.getSession().getAttribute("user"); 
    System.out.println(user); 
    // if(user == null) 
    // return "login"; 
    WordCount c = new WordCount();//新建单词统计任务 
    String username = user.getU_username(); 
    String input = "hdfs://chenjie-virtual-machine:9000/user/" + username 
        + "/wordcountinput";//指定Hadoop文件系统的输入文件夹 
    String output = "hdfs://chenjie-virtual-machine:9000/user/" + username 
        + "/wordcountoutput";//指定Hadoop文件系统的输出文件夹 
    String reslt = output + "/part-r-00000";//默认输出文件 
    try { 
      Thread.sleep(3*1000); 
      c.main(new String[] { input, output });//调用单词统计任务 
      Configuration conf = new Configuration();//新建Hadoop配置 
      conf.addResource(new Path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml"));//添加Hadoop配置，找到Hadoop部署信息 
      conf.addResource(new Path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml"));//Hadoop配置，找到文件系统 
 
      FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);//得打文件系统 
      Path file = new Path(reslt);//找到输出结果文件 
      FSDataInputStream inStream = fileSystem.open(file);//打开 
      URI uri = file.toUri();//得到输出文件路径 
      System.out.println(uri); 
      String data = null; 
      while ((data = inStream.readLine()) != null) { 
        //System.out.println(data); 
        response.getOutputStream().println(data);//讲结果文件写回用户网页 
      } 
//     InputStream in = fileSystem.open(file); 
//     OutputStream out = new FileOutputStream("result.txt"); 
//     IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, true); 
      inStream.close(); 
    } catch (Exception e) { 
      System.err.println(e.getMessage()); 
    } 
  } 
 
  @RequestMapping("/MapReduceStates") 
  //得到MapReduce的状态 
  public void mapreduce(HttpServletRequest request, 
      HttpServletResponse response) { 
    float[] progress=new float[2]; 
    try { 
      Configuration conf1=new Configuration(); 
      conf1.set("mapred.job.tracker", Utils.JOBTRACKER); 
       
      JobStatus jobStatus = Utils.getJobStatus(conf1); 
//     while(!jobStatus.isJobComplete()){ 
//       progress = Utils.getMapReduceProgess(jobStatus); 
//       response.getOutputStream().println("map:" + progress[0] + "reduce:" + progress[1]); 
//       Thread.sleep(1000); 
//     } 
      JobConf jc = new JobConf(conf1); 
       
      JobClient jobClient = new JobClient(jc); 
      JobStatus[] jobsStatus = jobClient.getAllJobs();  
      //这样就得到了一个JobStatus数组，随便取出一个元素取名叫jobStatus  
      jobStatus = jobsStatus[0];  
      JobID jobID = jobStatus.getJobID(); //通过JobStatus获取JobID  
      RunningJob runningJob = jobClient.getJob(jobID); //通过JobID得到RunningJob对象  
      runningJob.getJobState();//可以获取作业状态，状态有五种，为JobStatus.Failed 、JobStatus.KILLED、JobStatus.PREP、JobStatus.RUNNING、JobStatus.SUCCEEDED  
      jobStatus.getUsername();//可以获取运行作业的用户名。  
      runningJob.getJobName();//可以获取作业名。  
      jobStatus.getStartTime();//可以获取作业的开始时间，为UTC毫秒数。  
      float map = runningJob.mapProgress();//可以获取Map阶段完成的比例，0~1，  
      System.out.println("map=" + map); 
      float reduce = runningJob.reduceProgress();//可以获取Reduce阶段完成的比例。 
      System.out.println("reduce="+reduce); 
      runningJob.getFailureInfo();//可以获取失败信息。  
      runningJob.getCounters();//可以获取作业相关的计数器，计数器的内容和作业监控页面上看到的计数器的值一样。  
       
       
    } catch (IOException e) { 
      progress[0] = 0; 
      progress[1] = 0; 
    } 
   
    request.getSession().setAttribute("map", progress[0]); 
    request.getSession().setAttribute("reduce", progress[1]); 
  } 
   
  //处理文件上传 
  public void handleUploadFiles(User user, List fileList) { 
    File folder = new File("/home/chenjie/CJHadoopOnline/" 
        + user.getU_username()); 
    if (!folder.exists()) 
      return; 
    if (folder.isDirectory()) { 
      File[] files = folder.listFiles(); 
      for (File file : files) { 
        System.out.println(file.getName()); 
        try { 
          putFileToHadoopFSFolder(user, file, fileList);//将单个文件上传到Hadoop文件系统 
        } catch (IOException e) { 
          System.err.println(e.getMessage()); 
        } 
      } 
    } 
  } 
 
  //将单个文件上传到Hadoop文件系统 
  private void putFileToHadoopFSFolder(User user, File file, 
      List fileList) throws IOException { 
    Configuration conf = new Configuration(); 
    conf.addResource(new Path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml")); 
    conf.addResource(new Path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml")); 
 
    FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf); 
    System.out.println(fileSystem.getUri()); 
 
    Path localFile = new Path(file.getAbsolutePath()); 
    Path foler = new Path("/user/" + user.getU_username() 
        + "/wordcountinput"); 
    if (!fileSystem.exists(foler)) { 
      fileSystem.mkdirs(foler); 
    } 
     
    Path hadoopFile = new Path("/user/" + user.getU_username() 
        + "/wordcountinput/" + file.getName()); 
//   if (fileSystem.exists(hadoopFile)) { 
//     System.out.println("File exists."); 
//   } else { 
//     fileSystem.mkdirs(hadoopFile); 
//   } 
    fileSystem.copyFromLocalFile(true, true, localFile, hadoopFile); 
    fileList.add(hadoopFile.toUri().toString()); 
 
  } 
 
}

启动Hadoop：

Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

运行结果：

可以在任意平台下，登录该项目地址，上传文件，得到结果。

Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce

运行成功。

以上是“Java/Web如何调用Hadoop进行MapReduce”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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