Hadoop 提供了一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在使用 Hadoop 运行任务时，我们可以通过设置任务的优先级来管理任务的执行顺序和资源分配。本文将介绍如何在 Hadoop 中提交任务并设置优先级，以及优先级的作用和影响。

什么是 Hadoop？

在介绍 Hadoop 提交任务指定优先级之前，我们先来了解一下 Hadoop 是什么。

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集。它基于 Google 的 MapReduce 论文和 Google File System（GFS）的思想，并通过分布式的方式将大规模数据集分为多个块进行处理。

Hadoop 提供了一个可靠和可扩展的平台，用于在集群中运行大数据应用程序。它的核心组件包括 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 Hadoop MapReduce。

任务优先级

在 Hadoop 中，任务优先级用于管理任务的执行顺序和资源分配。任务优先级分为以下几个级别（按优先级从高到低排列）：

  • VERY_HIGH：非常高的优先级
  • HIGH：高的优先级
  • NORMAL：普通的优先级（默认级别）
  • LOW：低的优先级
  • VERY_LOW：非常低的优先级

通过设置任务的优先级，我们可以影响任务在集群中的执行顺序和资源分配。

提交任务指定优先级

在 Hadoop 中，我们可以通过命令行或编程方式提交任务并指定任务的优先级。下面我们将介绍两种常用的方式。

命令行方式

在命令行中，我们可以使用 hadoop jar 命令提交任务，并通过 -D 参数设置任务的优先级。例如：

hadoop jar <jar-file> <main-class> -Dmapreduce.job.priority=<priority> <input-path> <output-path>

其中，<jar-file> 表示 Hadoop 任务的 jar 文件，<main-class> 表示主类，<priority> 表示任务的优先级，<input-path> 和 <output-path> 表示输入和输出路径。

编程方式

在编程方式中，我们可以使用 Hadoop 提供的 Job 类来设置任务的优先级。下面是一个示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
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.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class IntSumReducer 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 val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    job.setPriority(JobPriority.HIGH);  // 设置任务的优先级为 HIGH
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在上面的示例中，我们使用了 Job 类的 setPriority 方法来设置任务的优先级