HBase和Mapreduce

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　　HBase和Mapreduce整合的代码网上有很多可以参考，在部署jar程序时遇到一个工程问题，值得注意，联系到之前在做spark时遇到过的一个类似的问题，这里详细介绍一下问题和解决方式
　　任务本身是读取hdfs上的数据，提取所需要的字段然后写入到hbase中，是一个常见的HBase和MapReduce结合的应用程序，在完成代码编写打包提交之后，运行代码时任务正常提交到了集群，并且Map任务顺利执行，没有出现异常，但是当任务运行到reduce阶段的时候出现了HBase的jar包中的一个类classnofound 的报错，一开始以为是没有将jar添加到classpath中，仔细检查运行脚本，发现所需要的jar已经添加了classpath路径中了，并且在之前的任务重有使用相同的类，不存在是特殊的类未加入到classpath中，再仔细分析发现自己疏忽了一个点造成了找不到类的错误
　　先介绍一点mapreduce运行时的原理，当我们向集群提交job的时候，yarn接受job并为任务分配资源，并将我们提交的jar包分发到节点上，节点上执行我们提交的代码也就是我们提交的jar，但是这里有一个问题，yarn只会分发我们提交的jar包，我们应用程序所依赖的jar不会自动发送，当我们的任务依赖外部jar时，需要我们为每个节点都提供外部jar，一种做法是将HBase的lib的路径添加到hadoop的classpath路径下，如果需要引入外部包则将外部包拷贝到hadoop中每个节点下的lib文件下，另一种做法是打包时将所依赖的jar包一并打包。这两种方式都不是很好的解决方法，第二种会导致我的任务jar包异常的大，一个简单的任务都会占用很大的空间，第一种虽然不需要占用很大的空间，但是将jar直接放入hadoop中的lib容易造成jar的冲突问题，而且jar不方便管理，曾经在spark项目中由于直接导入hbase的jar到lib文件中导致spark异常无法正常启动。
　　这里介绍一种hadoop本身提供的缓存机制来很方便的解决这样的问题，mapreduce提供了分布式缓存的方法来讲jar缓存到hdfs上，在运行时将jar添加到classpath中，所有的节点都去读取hdfs上的jar文件，只需要将需要的jar上传一次即可，解决引入第三方jar文件不方便的问题

　　操作方法：

　　在hdfs上创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /usr/jar_classpath

     将第三方jar文件上传到文件夹下 hdfs dfs -put *.jar /usr/jar_classpath

　　下面是一个工具方法，可以将文件夹下的所有jar添加到classpath中：

 1 public static void addJarToClassPath(Configuration conf) throws Exception{
 2     FileSystem fs = FileSystem.get(conf); 
 3     Path jobClassPath = new Path(conf.get("job.class.path",
 4             "/spdbccc/job_classpath"));
 5     logger.info("job.class.path =" +jobClassPath);
 6     if (!fs.exists(jobClassPath)) {
 7         throw new Exception(jobClassPath + " not exists!");
 8     }
 9     FileStatus[] jars = fs.listStatus(jobClassPath);
10     if (jars == null || jars.length == 0) {
11         return;
12     }
13     for (FileStatus fileStatus : jars) {
14         DistributedCache.addFileToClassPath(fileStatus.getPath(), conf, fs);
15     }
16     DistributedCache.createSymlink(conf);
17 }

addJarToClassPath

HBase和Mapreduce

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原文地址：http://www.cnblogs.com/teagnes/p/5601361.html