hadoop环境搭建详见此文章 https://www.zzvips.com/article/140756.html。
我们已经知道hadoop能够通过hadoop jar ***.jar input output的形式通过命令行来调用，那么如何将其封装成一个服务，让java/web来调用它？使得用户可以用方便的方式上传文件到hadoop并进行处理，获得结果。首先，***.jar是一个hadoop任务类的封装，我们可以在没有jar的情况下运行该类的main方法，将必要的参数传递给它。input 和output则将用户上传的文件使用hadoop的javaapi put到hadoop的文件系统中。然后再通过hadoop的javaapi 从文件系统中取得结果文件。
搭建javaweb工程。本文使用spring、springmvc、mybatis框架， 当然，这不是重点，就算没有使用任何框架也能实现。
项目框架如下：
项目中使用到的jar包如下：
在spring的配置文件中，加入
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<bean id="multipartresolver" class="org.springframework.web.multipart.commons.commonsmultipartresolver">
<property name="defaultencoding" value="utf-8" />
<property name="maxuploadsize" value="10485760000" />
<property name="maxinmemorysize" value="40960" />
</bean>
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使得项目支持文件上传。
新建一个login.jsp 点击登录后进入user/login
user/login中处理登录，登录成功后，【在hadoop文件系统中创建用户文件夹】，然后跳转到console.jsp
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package com.chenjie.controller;
import java.io.ioexception;
import javax.annotation.resource;
import javax.servlet.http.httpservletrequest;
import javax.servlet.http.httpservletresponse;
import org.apache.hadoop.conf.configuration;
import org.apache.hadoop.fs.filesystem;
import org.apache.hadoop.fs.path;
import org.springframework.stereotype.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.requestmapping;
import com.chenjie.pojo.jsonresult;
import com.chenjie.pojo.user;
import com.chenjie.service.userservice;
import com.chenjie.util.appconfig;
import com.google.gson.gson;
/**
* 用户请求控制器
*
* @author chen
*
*/
@controller
// 声明当前类为控制器
@requestmapping("/user")
// 声明当前类的路径
public class usercontroller {
@resource(name = "userservice")
private userservice userservice;// 由spring容器注入一个userservice实例
/**
* 登录
*
* @param user
* 用户
* @param request
* @param response
* @throws ioexception
*/
@requestmapping("/login")
// 声明当前方法的路径
public string login(user user, httpservletrequest request,
httpservletresponse response) throws ioexception {
response.setcontenttype("application/json");// 设置响应内容格式为json
user result = userservice.login(user);// 调用userservice的登录方法
request.getsession().setattribute("user", result);
if (result != null) {
createhadoopfsfolder(result);
return "console";
}
return "login";
}
public void createhadoopfsfolder(user user) throws ioexception {
configuration conf = new configuration();
conf.addresource(new path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml"));
conf.addresource(new path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml"));
filesystem filesystem = filesystem.get(conf);
system.out.println(filesystem.geturi());
path file = new path("/user/" + user.getu_username());
if (filesystem.exists(file)) {
system.out.println("haddop hdfs user foler exists.");
filesystem.delete(file, true);
system.out.println("haddop hdfs user foler delete success.");
}
filesystem.mkdirs(file);
system.out.println("haddop hdfs user foler creat success.");
}
}
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console.jsp中进行文件上传和任务提交、
文件上传和任务提交:
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package com.chenjie.controller;
import java.io.file;
import java.io.ioexception;
import java.net.inetsocketaddress;
import java.net.uri;
import java.util.arraylist;
import java.util.iterator;
import java.util.list;
import javax.servlet.http.httpservletrequest;
import javax.servlet.http.httpservletresponse;
import org.apache.hadoop.conf.configuration;
import org.apache.hadoop.fs.fsdatainputstream;
import org.apache.hadoop.fs.filesystem;
import org.apache.hadoop.fs.path;
import org.apache.hadoop.mapred.jobclient;
import org.apache.hadoop.mapred.jobconf;
import org.apache.hadoop.mapred.jobid;
import org.apache.hadoop.mapred.jobstatus;
import org.apache.hadoop.mapred.runningjob;
import org.springframework.stereotype.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.requestmapping;
import org.springframework.web.multipart.multipartfile;
import org.springframework.web.multipart.multiparthttpservletrequest;
import org.springframework.web.multipart.commons.commonsmultipartresolver;
import com.chenjie.pojo.user;
import com.chenjie.util.utils;
@controller
// 声明当前类为控制器
@requestmapping("/hadoop")
// 声明当前类的路径
public class hadoopcontroller {
@requestmapping("/upload")
// 声明当前方法的路径
//文件上传
public string upload(httpservletrequest request,
httpservletresponse response) throws ioexception {
list<string> filelist = (list<string>) request.getsession()
.getattribute("filelist");//得到用户已上传文件列表
if (filelist == null)
filelist = new arraylist<string>();//如果文件列表为空，则新建
user user = (user) request.getsession().getattribute("user");
if (user == null)
return "login";//如果用户未登录，则跳转登录页面
commonsmultipartresolver multipartresolver = new commonsmultipartresolver(
request.getsession().getservletcontext());//得到在spring配置文件中注入的文件上传组件
if (multipartresolver.ismultipart(request)) {//如果请求是文件请求
multiparthttpservletrequest multirequest = (multiparthttpservletrequest) request;
iterator<string> iter = multirequest.getfilenames();//得到文件名迭代器
while (iter.hasnext()) {
multipartfile file = multirequest.getfile((string) iter.next());
if (file != null) {
string filename = file.getoriginalfilename();
file folder = new file("/home/chenjie/cjhadooponline/"
+ user.getu_username());
if (!folder.exists()) {
folder.mkdir();//如果文件不目录存在，则在服务器本地创建
}
string path = "/home/chenjie/cjhadooponline/"
+ user.getu_username() + "/" + filename;
file localfile = new file(path);
file.transferto(localfile);//将上传文件拷贝到服务器本地目录
// filelist.add(path);
}
handleuploadfiles(user, filelist);//处理上传文件
}
}
request.getsession().setattribute("filelist", filelist);//将上传文件列表保存在session中
return "console";//返回console.jsp继续上传文件
}
@requestmapping("/wordcount")
//调用hadoop进行mapreduce
public void wordcount(httpservletrequest request,
httpservletresponse response) {
system.out.println("进入controller wordcount ");
user user = (user) request.getsession().getattribute("user");
system.out.println(user);
// if(user == null)
// return "login";
wordcount c = new wordcount();//新建单词统计任务
string username = user.getu_username();
string input = "hdfs://chenjie-virtual-machine:9000/user/" + username
+ "/wordcountinput";//指定hadoop文件系统的输入文件夹
string output = "hdfs://chenjie-virtual-machine:9000/user/" + username
+ "/wordcountoutput";//指定hadoop文件系统的输出文件夹
string reslt = output + "/part-r-00000";//默认输出文件
try {
thread.sleep(3*1000);
c.main(new string[] { input, output });//调用单词统计任务
configuration conf = new configuration();//新建hadoop配置
conf.addresource(new path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml"));//添加hadoop配置，找到hadoop部署信息
conf.addresource(new path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml"));//hadoop配置，找到文件系统
filesystem filesystem = filesystem.get(conf);//得打文件系统
path file = new path(reslt);//找到输出结果文件
fsdatainputstream instream = filesystem.open(file);//打开
uri uri = file.touri();//得到输出文件路径
system.out.println(uri);
string data = null;
while ((data = instream.readline()) != null) {
//system.out.println(data);
response.getoutputstream().println(data);//讲结果文件写回用户网页
}
// inputstream in = filesystem.open(file);
// outputstream out = new fileoutputstream("result.txt");
// ioutils.copybytes(in, out, 4096, true);
instream.close();
} catch (exception e) {
system.err.println(e.getmessage());
}
}
@requestmapping("/mapreducestates")
//得到mapreduce的状态
public void mapreduce(httpservletrequest request,
httpservletresponse response) {
float[] progress=new float[2];
try {
configuration conf1=new configuration();
conf1.set("mapred.job.tracker", utils.jobtracker);
jobstatus jobstatus = utils.getjobstatus(conf1);
// while(!jobstatus.isjobcomplete()){
// progress = utils.getmapreduceprogess(jobstatus);
// response.getoutputstream().println("map:" + progress[0] + "reduce:" + progress[1]);
// thread.sleep(1000);
// }
jobconf jc = new jobconf(conf1);
jobclient jobclient = new jobclient(jc);
jobstatus[] jobsstatus = jobclient.getalljobs();
//这样就得到了一个jobstatus数组，随便取出一个元素取名叫jobstatus
jobstatus = jobsstatus[0];
jobid jobid = jobstatus.getjobid(); //通过jobstatus获取jobid
runningjob runningjob = jobclient.getjob(jobid); //通过jobid得到runningjob对象
runningjob.getjobstate();//可以获取作业状态，状态有五种，为jobstatus.failed 、jobstatus.killed、jobstatus.prep、jobstatus.running、jobstatus.succeeded
jobstatus.getusername();//可以获取运行作业的用户名。
runningjob.getjobname();//可以获取作业名。
jobstatus.getstarttime();//可以获取作业的开始时间，为utc毫秒数。
float map = runningjob.mapprogress();//可以获取map阶段完成的比例，0~1，
system.out.println("map=" + map);
float reduce = runningjob.reduceprogress();//可以获取reduce阶段完成的比例。
system.out.println("reduce="+reduce);
runningjob.getfailureinfo();//可以获取失败信息。
runningjob.getcounters();//可以获取作业相关的计数器，计数器的内容和作业监控页面上看到的计数器的值一样。
} catch (ioexception e) {
progress[0] = 0;
progress[1] = 0;
}
request.getsession().setattribute("map", progress[0]);
request.getsession().setattribute("reduce", progress[1]);
}
//处理文件上传
public void handleuploadfiles(user user, list<string> filelist) {
file folder = new file("/home/chenjie/cjhadooponline/"
+ user.getu_username());
if (!folder.exists())
return;
if (folder.isdirectory()) {
file[] files = folder.listfiles();
for (file file : files) {
system.out.println(file.getname());
try {
putfiletohadoopfsfolder(user, file, filelist);//将单个文件上传到hadoop文件系统
} catch (ioexception e) {
system.err.println(e.getmessage());
}
}
}
}
//将单个文件上传到hadoop文件系统
private void putfiletohadoopfsfolder(user user, file file,
list<string> filelist) throws ioexception {
configuration conf = new configuration();
conf.addresource(new path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml"));
conf.addresource(new path("/opt/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml"));
filesystem filesystem = filesystem.get(conf);
system.out.println(filesystem.geturi());
path localfile = new path(file.getabsolutepath());
path foler = new path("/user/" + user.getu_username()
+ "/wordcountinput");
if (!filesystem.exists(foler)) {
filesystem.mkdirs(foler);
}
path hadoopfile = new path("/user/" + user.getu_username()
+ "/wordcountinput/" + file.getname());
// if (filesystem.exists(hadoopfile)) {
// system.out.println("file exists.");
// } else {
// filesystem.mkdirs(hadoopfile);
// }
filesystem.copyfromlocalfile(true, true, localfile, hadoopfile);
filelist.add(hadoopfile.touri().tostring());
}
}
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启动hadoop：
运行结果：
可以在任意平台下，登录该项目地址，上传文件，得到结果。
运行成功。
源代码：https://github.com/tudoupaisimalingshu/cjhadooponline
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持快网idc。
原文链接：http://blog.csdn.net/csj941227/article/details/71786040
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