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。

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：

项目中使用到的jar包如下：

在Spring的配置文件中，加入

<bean id="multipartResolver" class="org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver">    <property name="defaultEncoding" value="utf-8" />    <property name="maxUploadSize" value="10485760000" />    <property name="maxInMemorySize" value="40960" /> </bean>

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

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;   @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       @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、

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<String> fileList = (List<String>) request.getSession()         .getAttribute("fileList");//得到用户已上传文件列表     if (fileList == null)       fileList = new ArrayList<String>();//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<String> 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<String> 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<String> 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：

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。

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，欢迎关注编程网精选频道！