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介绍
Hadoop是一种开源的分布式处理框架，用于在一组低成本硬件的集群上存储和处理大规模数据集。Ambari是一种基于Web的管理工具，用于轻松管理和监控Hadoop集群。在本文中，我们将探讨如何使用Ambari在Hadoop集群上运行应用程序，包括编写示例代码并将其部署到集群中。
Ambari介绍
Ambari是Apache Hadoop项目的一个子项目，旨在简化Hadoop集群的部署、管理和监控。它提供了一个基于Web的用户界面，让用户可以轻松地监控整个集群，包括节点的健康状况、资源使用情况以及服务的运行状态等。通过Ambari，用户可以更加高效地管理Hadoop集群，快速地配置和部署新的服务，并进行故障排除和性能调优等操作。
Ambari主要有以下功能：
- 部署和配置：可以使用Ambari轻松地部署和配置Hadoop服务和组件。
- 监控和警报：可以监控整个集群的健康状况、资源使用情况以及服务的运行状态，并设置警报。
- 管理和维护：可以通过Ambari管理和维护Hadoop集群，包括安全性、日志记录、备份和恢复等方面。
- 智能堆栈：Ambari提供了一个智能堆栈功能，可以自动检测Hadoop组件的依赖关系，并自动升级和卸载组件。
- API和扩展：可以通过Ambari API进行自动化管理和扩展，支持多种编程语言。
在本文中，我们将演示如何使用Ambari来部署和管理一个Hadoop集群，并运行一个简单的MapReduce应用程序。
Hadoop集群的部署和配置
在使用Ambari之前，我们需要先部署一个Hadoop集群。我们可以使用Ambari提供的向导来完成集群的部署和配置。以下是部署集群的主要步骤：
- 准备节点：准备一组节点，并确保它们可以相互通信。
- 安装Ambari Server：在一台节点上安装Ambari Server。
- 启动Ambari Server：启动Ambari Server，并通过Web界面进行初始化配置。
- 添加主机：在Ambari Web界面中添加主机。
- 选择服务：选择要在集群中运行的服务和组件。
- 配置服务：为每个服务和组件进行配置。
- 启动服务：启动服务，并在Ambari中进行监控和管理。
在完成集群的部署和配置后，我们可以使用Ambari Web界面来监控和管理整个集群。Ambari提供了一个直观的用户界面，让用户可以轻松地查看集群的健康状况、资源使用情况以及服务的运行状态等。用户可以根据需要进行故障排除和性能调优等操作。
MapReduce应用程序的编写和部署
在Hadoop集群上运行应用程序通常涉及到编写MapReduce作业，将作业提交到集群中，并监控作业的运行情况。在本节中，我们将演示如何使用Ambari来编写一个简单的MapReduce应用程序，并将其部署到集群中。
首先，我们需要创建一个Java项目，用于编写MapReduce应用程序。在项目中，我们需要创建一个Mapper类和一个Reducer类，分别用于映射和归约。以下是一个简单的Mapper类和Reducer类的示例：
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
word.set(tokenizer.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
在Mapper类中，我们将输入行分解为单词，并将每个单词映射到一个键值对中，其中键是单词本身，值为1。在Reducer类中，我们将具有相同键的值累加，并将结果写回输出。
接下来，我们需要创建一个驱动程序来设置作业，并将Mapper和Reducer类与作业关联。以下是一个简单的驱动程序的示例：
public class WordCount {
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(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1));
}
}
在驱动程序中，我们首先创建一个作业对象，并设置作业的名称、Mapper类、Reducer类、输入路径和输出路径等。然后，我们调用作业的waitForCompletion方法来提交作业并等待其完成。
完成驱动程序的编写后，我们可以将其打包成一个JAR文件，并将其上传到Hadoop集群上。在Ambari Web界面中，我们可以使用“文件浏览器”来上传JAR文件。
上传完成后，我们需要在Ambari中创建一个新的MapReduce作业，将JAR文件和输入输出路径与作业关联。以下是创建MapReduce作业的示例：
- 打开Ambari Web界面，并选择“MapReduce2”服务。
- 单击“作业浏览器”，然后单击“新建作业”按钮。
- 输入作业名称，并选择要使用的JAR文件。
- 在“参数”选项卡中，输入作业的输入路径和输出路径。
- 单击“保存”按钮，然后单击“提交”按钮。
创建作业后，我们可以在“作业浏览器”中查看作业的状态和运行情况。如果作业运行成功，我们可以在输出路径中找到生成的结果文件。
总结
本文介绍了如何使用Ambari来管理和监控Hadoop集群，并演示了如何编写和部署一个简单的MapReduce应用程序。Ambari提供了一个直观的用户界面，让用户可以轻松地管理集群的各种操作，同时也提供了API接口，使得用户可以通过编程方式进行集群管理。在实际的Hadoop应用中，Ambari无疑是一个不可或缺的工具，能够大大简化集群管理的工作，并提高应用的可靠性和性能。
