hadoop kerberos 报错 hadoop debug

写好的hadoop任务打成jar后，可以在服务器上用命令hadoop jar  提交。但开发阶段总不能一直用这种方式来调试，最好是在本机的ide 上可以直接debug。

如果在wiindow上配置一套开发调试环境，说实话真是觉得很不爽。为了以后方便，整理了一下windows 下hadoop开发环境的配置和调试过程。

 

 首先本地下载一个和服务器相同版本的hadoop安装包。

然后配置一个HADOOPHOME环境变量

还要去网上下载window的工具包，需要有下面两个文件。下载的时候要注意，如果你是安装的32位Jdk 那么下32位的工具包。

把下后的两个文件拷贝到HADOOPHOME bin目录下。

到这里配置还没有完，除了上面几个配置外，不同的场景还需要不同的配置。（我也是很无语）。

为了便于区分，接下来，我将列出本地Hadoop开发调试的四种场景。

 

1，本机访问Hdfs数据

如果只是访问远程hdfs目录和文件，需要有%HADOOP_HOME%，还有%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe就可以了。

另外运行的时候会有访问权限的问题。主要是纠结hadoop 服务器的用户名和你本地机器用户名不一样。

解决办法有两种

方法1：hdfs-site.xml 加上如下配置，重启。

<property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
    </property>

方法2：加一个环境变量HADOOP_USER_NAME = 你的hadoop用户名。

 访问路径的问题：

 如果目录不加hdfs:"/user/rihai/logdata/tmp" 默认会访问你本地目录。

 如果想访问hdfs 目录则需要在project resource目录下放置core-site.xml。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/rihai/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

或者代码里指定Configuration

conf.set("fs.default.name", "hdfs://master:9000")

 

2，本机MapReduce，本地目录做数据源

方便说明，写一个简单的例子，我用的IDE是 IntelliJ IDEA，先创建一个Maven project.

pom.xml 配置

?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.rihai.hadoop</groupId>
    <artifactId>demo</artifactId>
    <packaging>pom</packaging>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <modules>
        <module>hdfs</module>
        <module>job</module>
    </modules>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.6.0</version>
        </dependency>


</project>

代码如下：

1 package com.rihai.hadoop.job;
  2 
  3 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  4 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
  5 import org.apache.hadoop.fs.Path;
  6 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  7 import org.apache.hadoop.io.Text;
  8 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
 10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
 11 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
 12 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 13 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
 14 import org.apache.hadoop.yarn.util.SystemClock;
 15 import org.apache.hadoop.yarn.webapp.ResponseInfo;
 16 
 17 import java.io.IOException;
 18 import java.util.StringTokenizer;
 19 
 20 
 21 /**
 22  * Created by rihaizhang on 2016/9/21.
 23  */
 24 public class MrDebug {
 25 
 26     /**
 27      * mapper
 28      */
 29     public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
 30 
 31         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
 32         private Text word = new Text();
 33 
 34         @Override
 35         public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 36 
 37             StringTokenizer stk = new StringTokenizer(value.toString());
 38 
 39             while (stk.hasMoreTokens()) {
 40                 word.set(stk.nextToken());
 41                 context.write(word, one);
 42             }
 43         }
 44 
 45     }
 46 
 47     /**
 48      * reducer
 49      */
 50     public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
 51 
 52         private final static IntWritable sum = new IntWritable(1);
 53 
 54         @Override
 55         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 56 
 57             int temp = 0;
 58             for (IntWritable val : values) {
 59                 temp += val.get();
 60             }
 61             sum.set(temp);
 62             context.write(key, sum);
 63         }
 64     }
 65 
 66     private static void deleteOutput(Configuration conf, String path) throws IOException {
 67        try( FileSystem fs = FileSystem.get(conf)) {
 68            Path outPath = new Path(path);
 69            if (fs.exists(outPath)) {
 70                boolean delResult = fs.delete(outPath, true);
 71                if (delResult) {
 72                    System.out.println(path + " deleted.");
 73                } else {
 74                    System.out.println(path + " delete failed.");
 75                }
 76            }
 77        }
 78 
 79     }
 80 
 81     public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
 82 
 83         System.out.println("begin");
 84         Configuration conf = new Configuration();
 85 
 86         String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
 87 
 88         if (otherArgs.length < 2) {
 89             System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
 90             System.exit(2);
 91         }
 92 
 93         deleteOutput(conf,otherArgs[otherArgs.length - 1]);
 94 
 95         Job job = Job.getInstance(conf, "mrdebug");
 96         job.setJarByClass(MrDebug.class);
 97         job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
 98         job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
 99         job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
100         job.setOutputKeyClass(Text.class);
101         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
102 
103         for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; i++) {
104             FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
105         }
106         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
107 
108         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
109 
110     }
111 
112 }

在resources 加上Log4j的配置，不然会有警告。

 

log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE

 

调试前还得PATH环境变量追加;%HADOOP_HOME%\bin，因为要用到上面工具包的两个文件。注意：Ide 需要重启

设置运行参数为本地目录：

 

然后运行：

 View Code

3，本机MapReduce，远程Hdfs目录做数据源

访问的是hdfs的数据，但MapReduce在本机，相当于单机版的MR，这样我信可以直接在Ide 上debug。

代码增加如下配置：

conf.set("fs.default.name", "hdfs://master:9000");

设置运行参数为Hdfs目录：

 

运行结果：

 

4，本地提交MapReduce 到远程hadoop 服务器

真正的MapReduce 是一个分布式任务，提交到hadoop集群上，在本地Ide是无法debug的。

代码增加如下配置：

conf.set("fs.default.name", "hdfs://master:9000");
        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "master");
        conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");
        conf.set("mapreduce.job.jar", "D:\\IdeaProjects\\hadoop-demo\\job\\target\\demo-job-1.0-SNAPSHOT.jar");

代码还需要指定最终的编译的Jar包地址

运行结果：

查看Job 管理页面 http://192.168.56.101:8088/

可以看到这个Job是直接提交到远程服务器运行的。

 

总结：弄清楚了上面的各种配置场景之后，我们还可以通过在resource目录增加Hadoop配置文件的方式，来灵活控制我们的调试。