（转）多个mapreduce工作相互依赖处理方法完整实例（JobControl）

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：

/*
 * anthor TMS
 */
package 依赖MR处理方法;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.ControlledJob;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.JobControl;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

 public class MODEL {

     //第一个Job的map函数
     public static class Map_First extends Mapper<Object, Text  ,Text , IntWritable>{                                                                                                     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
            private Text keys = new Text();
            public void map(Object key,Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException {
                String s = value.toString();
                String[]  allStr = Config.CatString(s);
                keys.set(allStr[1]);
                context.write(keys, one);
            }
      }

     //第一个Job的reduce函数
      public static class Reduce_First extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
          private IntWritable result = new IntWritable();
          public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable>values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
               int sum = 0;
               for(IntWritable value:values) {
                   sum  +=  value.get();
               }
                result.set(sum);

                context.write(key, result);
          }
      }

      //第二个job的map函数
      public static class Map_Second extends Mapper<Object, Text  ,Text , IntWritable>{
            private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
            private Text keys = new Text();
            public void map(Object key,Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException {

                String s = value.toString();
                String[]  allStr = Config.CatString(s);
                keys.set(allStr[1]);
                context.write(keys, one);
            }
      }

      //第二个Job的reduce函数
      public static class Reduce_Second extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
          private IntWritable result = new IntWritable();
          public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable>values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
               int sum = 0;
               for(IntWritable value:values) {
                   sum  +=  value.get();
               }
                result.set(sum);
                context.write(key, result);
          }
      }

      //启动函数
      public static void main(String[] args) throws IOException {

        JobConf conf = new JobConf(MODEL.class);

        //第一个job的配置
        Job job1 = new Job(conf,"join1");
        job1.setJarByClass(MODEL.class);

        job1.setMapperClass(Map_First.class);
        job1.setReducerClass(Reduce_First.class);

        job1.setMapOutputKeyClass(Text.class);//map阶段的输出的key
        job1.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);//map阶段的输出的value

        job1.setOutputKeyClass(Text.class);//reduce阶段的输出的key
        job1.setOutputValueClass(IntWritable.class);//reduce阶段的输出的value

        //加入控制容器
        ControlledJob ctrljob1=new  ControlledJob(conf);
        ctrljob1.setJob(job1);
        //job1的输入输出文件路径
        FileInputFormat.addInputPath(job1, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job1, new Path(args[1]));

        //第二个job的配置
        Job job2=new Job(conf,"Join2");
        job2.setJarByClass(MODEL.class);

        job2.setMapperClass(Map_Second.class);
       job2.setReducerClass(Reduce_Second.class);

        job2.setMapOutputKeyClass(Text.class);//map阶段的输出的key
        job2.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);//map阶段的输出的value

        job2.setOutputKeyClass(Text.class);//reduce阶段的输出的key
        job2.setOutputValueClass(IntWritable.class);//reduce阶段的输出的value

        //作业2加入控制容器
        ControlledJob ctrljob2=new ControlledJob(conf);
        ctrljob2.setJob(job2);

       //设置多个作业直接的依赖关系
       //如下所写：
       //意思为job2的启动，依赖于job1作业的完成

        ctrljob2.addDependingJob(ctrljob1);

        //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
        FileInputFormat.addInputPath(job2, new Path(args[1]));

        //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
        //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
        FileOutputFormat.setOutputPath(job2,new Path(args[2]) );

        //主的控制容器，控制上面的总的两个子作业
        JobControl jobCtrl=new JobControl("myctrl");

        //添加到总的JobControl里，进行控制
        jobCtrl.addJob(ctrljob1);
        jobCtrl.addJob(ctrljob2);


        //在线程启动，记住一定要有这个
        Thread  t=new Thread(jobCtrl);
        t.start();

        while(true){

        if(jobCtrl.allFinished()){//如果作业成功完成，就打印成功作业的信息
        System.out.println(jobCtrl.getSuccessfulJobList());
        jobCtrl.stop();
        break;
        }
        }
        }
}

 

   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！！！