如何为 Amazon EMR 上的 Hadoop Streaming 作业加载额外的 JAR

Question

TL;DR

如何将其他 JAR 上传或指定到 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 上的 Hadoop 流作业？

长版

我想在 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 上使用 Hadoop 分析一组 Avro 个文件（> 2000 个文件）。这应该是一个简单的练习，通过它我应该对 MapReduce 和 Amazon EMR 有一些信心（我对两者都是新手）。

因为 python 是我最喜欢的语言，所以我决定使用 Hadoop Streaming。我在 python 中构建了一个简单的映射器和缩减器，并在本地 Hadoop（单节点安装）上对其进行了测试。我在本地 Hadoop 安装上发出的命令是这样的：

$HADOOP_PREFIX/bin/hadoop jar $HADOOP_PREFIX/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.0-amzn-1.jar \
                  -files avro-1.7.7.jar,avro-mapred-1.7.7.jar \
                  -libjars avro-1.7.7.jar,avro-mapred-1.7.7.jar \
                  -input "input" \
                  -mapper "python2.7 $PWD/mapper.py"  \
                  -reducer "python2.7 $PWD/reducer.py" \
                  -output "output/outdir" \
                  -inputformat org.apache.avro.mapred.AvroAsTextInputFormat

作业成功完成。

我在 Amazon S3 上有一个存储桶，其中一个文件夹包含所有输入文件，另一个文件夹包含映射器和缩减器脚本（分别为 mapper.py 和 reducer.py）。

使用界面我创建了一个小型集群，然后我添加了一个 bootstrap action to install all the required python modules on each node and then I have added an "Hadoop Streaming" step 指定映射器和缩减器脚本在 S3 上的位置。

问题是我对如何上传或在选项中指定两个 JAR - avro-1.7.7.jar 和 avro-mapred-1.7.7.jar - 没有任何想法运行这份工作？

我试过几种方法：

在可选参数中结合使用 -files 标志和 -libjars；
添加另一个 bootstrap 操作，在每个节点上下载 JAR（我已经尝试在节点上的不同位置下载它）；
我已尝试将 JAR 文件上传到我的存储桶并指定完整的 s3://... 路径作为 -libjars 的参数（注意：Hadoop 主动忽略这些文件，并发出警告）在选项中；

如果我不传递这两个 JAR，作业就会失败（它无法识别 -inputformat class），但我已经尝试了所有的可能性（及其组合！）我可以想来想去也无济于事。

Answer 1

最后，我弄明白了（当然，这是显而易见的）：

这是我的做法：

添加一个 bootstrap 操作，在每个节点上下载 JAR，例如，您可以将 JAR 上传到您的存储桶中，使它们 public 然后执行：

wget https://yourbucket/path/somejar.jar -O $HOME/somejar.jar
wget https://yourbucket/path/avro-1.7.7.jar -O $HOME/avro-1.7.7.jar
wget https://yourbucket/path/avro-mapred-1.7.7.jar -O $HOME/avro-mapred-1.7.7.jar

当您在可选参数 中指定 -libjars 时，使用绝对路径 ，因此：

-libjars /home/hadoop/somejar.jar,$HOME/avro-1.7.7.jar,/home/hadoop/avro-mapred-1.7.7.jar

我已经浪费了很多时间，我很惭愧地说，希望这对其他人有帮助。

编辑（2015 年 2 月 10 日）

我已经仔细检查过，我想指出的是，当传递到可选参数字段时，环境变量似乎没有扩展。因此，使用明确的 $HOME 路径（即 /home/hadoop）

编辑（2015 年 2 月 11 日）

如果您想使用 AWS cli 在 Amazon EMR 上启动流作业，您可以使用以下命令。

aws emr create-cluster  --ami-version '3.3.2' \
                        --instance-groups InstanceGroupType=MASTER,InstanceCount=1,InstanceType='m1.medium' InstanceGroupType=CORE,InstanceCount=2,InstanceType='m3.xlarge' \
                        --name 'TestStreamingJob' \
                        --no-auto-terminate \
                        --log-uri 's3://path/to/your/bucket/logs/' \
                        --no-termination-protected \
                        --enable-debugging \
                        --bootstrap-actions Path='s3://path/to/your/bucket/script.sh',Name='ExampleBootstrapScript' Path='s3://path/to/your/bucket/another_script.sh',Name='AnotherExample' \
                        --steps file://./steps_test.json

并且您可以在 JSON 文件中指定步骤：

[
 {
  "Name": "Avro",
  "Args": ["-files","s3://path/to/your/mapper.py,s3://path/to/your/reducer.py","-libjars","/home/hadoop/avro-1.7.7.jar,/home/hadoop/avro-mapred-1.7.7.jar","-inputformat","org.apache.avro.mapred.AvroAsTextInputFormat","-mapper","mapper.py","-reducer","reducer.py","-input","s3://path/to/your/input_directory/","-output","s3://path/to/your/output_directory/"],
  "ActionOnFailure": "CONTINUE",
  "Type": "STREAMING"
 }
]

（请注意official Amazon documentation is somewhat outdated, in fact it uses the old Amazon EMR CLI tool which is deprecated in favor of the more recente AWS CLI）

如何为 Amazon EMR 上的 Hadoop Streaming 作业加载额外的 JAR

How to load additional JARs for an Hadoop Streaming job on Amazon EMR

python

streaming

hadoop

jar

amazon-emr