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多个mapreduce工作相互依赖处理方法完整实例（JobControl）

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 处理复杂的要求的时候，有时一个mapreduce程序时完成不了的，往往需要多个mapreduce程序，这个时候就要牵扯到各个任务之间的依赖关系，所谓依赖就是一个M/R Job 的处理结果是另外的M/R 的输入，以此类推，完成几个mapreduce程序，得到最后的结果，下面将直接贴出一个例子的全部代码，因为为了找一个完整的例子实在是太难了，今天找了半天才把这个问题解决。

         代码描述，一共包括两个mapreduce作业。也就是两个map和两个reduce函数，第一个job处理后的输出是第二个job的输入，然后交由第二个job来做出最后的结果，代码里面的关键的地方已经有了注释

先是代码的主体部分：

上代码：

Java代码  

1. /* 
2.  * anthor TMS 
3.  */  
4. package 依赖MR处理方法;  
5. import java.io.IOException;  
6. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
7. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
8. import org.apache.hadoop.io.Text;  
9. import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.ControlledJob;  
15. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.JobControl;  
16. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
17.   
18.  public class MODEL {  
19.        
20.      //第一个Job的map函数  
21.      public static class Map_First extends Mapper<Object, Text  ,Text , IntWritable>{                                                                                                     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
22.             private Text keys = new Text();  
23.             public void map(Object key,Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException {  
24.                 String s = value.toString();  
25.                 String[]  allStr = Config.CatString(s);  
26.                 keys.set(allStr[1]);   
27.                 context.write(keys, one);  
28.             }  
29.       }  
30.       
31.      //第一个Job的reduce函数  
32.       public static class Reduce_First extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {  
33.           private IntWritable result = new IntWritable();  
34.           public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable>values, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
35.                int sum = 0;  
36.                for(IntWritable value:values) {  
37.                    sum  +=  value.get();  
38.                }  
39.                 result.set(sum);  
40.                  
41.                 context.write(key, result);  
42.           }  
43.       }  
44.         
45.       //第二个job的map函数  
46.       public static class Map_Second extends Mapper<Object, Text  ,Text , IntWritable>{          
47.             private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
48.             private Text keys = new Text();  
49.             public void map(Object key,Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException {  
50.   
51.                 String s = value.toString();  
52.                 String[]  allStr = Config.CatString(s);  
53.                 keys.set(allStr[1]);   
54.                 context.write(keys, one);  
55.             }  
56.       }  
57.         
58.       //第二个Job的reduce函数  
59.       public static class Reduce_Second extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {  
60.           private IntWritable result = new IntWritable();  
61.           public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable>values, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
62.                int sum = 0;  
63.                for(IntWritable value:values) {  
64.                    sum  +=  value.get();  
65.                }  
66.                 result.set(sum);  
67.                 context.write(key, result);  
68.           }  
69.       }  
70.         
71.       //启动函数  
72.       public static void main(String[] args) throws IOException {  
73.           
74.         JobConf conf = new JobConf(MODEL.class);  
75.           
76.         //第一个job的配置  
77.         Job job1 = new Job(conf,"join1");  
78.         job1.setJarByClass(MODEL.class);   
79.   
80.         job1.setMapperClass(Map_First.class);   
81.         job1.setReducerClass(Reduce_First.class);   
82.   
83.         job1.setMapOutputKeyClass(Text.class);//map阶段的输出的key   
84.         job1.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);//map阶段的输出的value   
85.       
86.         job1.setOutputKeyClass(Text.class);//reduce阶段的输出的key   
87.         job1.setOutputValueClass(IntWritable.class);//reduce阶段的输出的value   
88.           
89.         //加入控制容器   
90.         ControlledJob ctrljob1=new  ControlledJob(conf);   
91.         ctrljob1.setJob(job1);   
92.         //job1的输入输出文件路径  
93.         FileInputFormat.addInputPath(job1, new Path(args[0]));   
94.         FileOutputFormat.setOutputPath(job1, new Path(args[1]));   
95.   
96.         //第二个job的配置  
97.         Job job2=new Job(conf,"Join2");   
98.         job2.setJarByClass(MODEL.class);   
99.           
100.         job2.setMapperClass(Map_Second.class);   
101.        job2.setReducerClass(Reduce_Second.class);   
102.          
103.         job2.setMapOutputKeyClass(Text.class);//map阶段的输出的key   
104.         job2.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);//map阶段的输出的value   
105.   
106.         job2.setOutputKeyClass(Text.class);//reduce阶段的输出的key   
107.         job2.setOutputValueClass(IntWritable.class);//reduce阶段的输出的value   
108.   
109.         //作业2加入控制容器   
110.         ControlledJob ctrljob2=new ControlledJob(conf);   
111.         ctrljob2.setJob(job2);   
112.       
113.        //设置多个作业直接的依赖关系   
114.        //如下所写：   
115.        //意思为job2的启动，依赖于job1作业的完成   
116.       
117.         ctrljob2.addDependingJob(ctrljob1);   
118.           
119.         //输入路径是上一个作业的输出路径，因此这里填args[1],要和上面对应好  
120.         FileInputFormat.addInputPath(job2, new Path(args[1]));  
121.           
122.         //输出路径从新传入一个参数，这里需要注意，因为我们最后的输出文件一定要是没有出现过得  
123.         //因此我们在这里new Path(args[2])因为args[2]在上面没有用过，只要和上面不同就可以了  
124.         FileOutputFormat.setOutputPath(job2,new Path(args[2]) );  
125.   
126.         //主的控制容器，控制上面的总的两个子作业   
127.         JobControl jobCtrl=new JobControl("myctrl");   
128.       
129.         //添加到总的JobControl里，进行控制  
130.         jobCtrl.addJob(ctrljob1);   
131.         jobCtrl.addJob(ctrljob2);   
132.   
133.   
134.         //在线程启动，记住一定要有这个  
135.         Thread  t=new Thread(jobCtrl);   
136.         t.start();   
137.   
138.         while(true){   
139.   
140.         if(jobCtrl.allFinished()){//如果作业成功完成，就打印成功作业的信息   
141.         System.out.println(jobCtrl.getSuccessfulJobList());   
142.         jobCtrl.stop();   
143.         break;   
144.         }  
145.         }  
146.         }  
147. }  

   工程上右键run进行配置：先配置第一个栏目main里面的Project(项目名)和Main Class（主类名） 

接下来是arguments如下所示:

最后点击Apply然后Run,运行成功之后,刷新DFS出现几个文件，如下分别为输入的原始数据文件，第一个mapreduce任务后输出的文件output和第二个mapreduce任务之后输出的文件output1

这里只有两个mapreduce任务，多个也是一样，主要的思想就是先写好每一个mapreduce任务的主体部分，也就是map和reduce函数，然后就是分别配置每一个mapreduce任务（这里要注意设置好输入和输出路径，很容易忘记！！！）此时将job任务加入到控制容器，每一个都要加，再就是使用addDependingJob()添加依赖关系，再用一个总的控制器控制每一个任务。最后用一个线程启动！！！

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