HDInsight에서 Apache Hadoop용 Java MapReduce 프로그램 개발

아티클
06/14/2024

Apache Maven을 사용하여 Java 기반 MapReduce 애플리케이션을 만든 다음, Azure HDInsight의 Hadoop으로 실행하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

JDK(Java Developer Kit) 버전 8.
Apache에 따라 올바르게 설치된 Apache Maven Maven은 Java 프로젝트용 프로젝트 빌드 시스템입니다.

개발 환경 구성

이 문서에 사용된 환경은 Windows 10을 실행하는 컴퓨터였습니다. 명령은 명령 프롬프트에서 실행되었으며 다양한 파일이 메모장을 사용하여 편집되었습니다. 사용자 환경에 맞게 수정합니다.

명령 프롬프트에서 아래 명령을 입력하여 작업 환경을 만듭니다.

IF NOT EXIST C:\HDI MKDIR C:\HDI
cd C:\HDI

Maven 프로젝트 만들기

다음 명령을 입력하여 wordcountjava라는 Maven 프로젝트를 만듭니다.
```
mvn archetype:generate -DgroupId=org.apache.hadoop.examples -DartifactId=wordcountjava -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
```
이 명령은 artifactID 매개 변수(이 예제에서는 wordcountjava)로 지정된 이름으로 디렉터리를 만듭니다. 이 디렉터리에는 다음과 같은 항목이 포함됩니다.
- pom.xml - 프로젝트 개체 모델(POM)은 프로젝트를 빌드하는 데 사용된 정보 및 구성 세부 정보를 포함합니다.
- src\main\java\org\apache\hadoop\examples: 애플리케이션 코드를 포함합니다.
- src\test\java\org\apache\hadoop\examples: 애플리케이션 테스트를 포함합니다.
생성된 예제 코드를 제거합니다. 아래의 명령을 입력하여 생성된 테스트 및 애플리케이션 파일 AppTest.java 및 App.java를 삭제합니다.
```
cd wordcountjava
DEL src\main\java\org\apache\hadoop\examples\App.java
DEL src\test\java\org\apache\hadoop\examples\AppTest.java
```

프로젝트 개체 모델 업데이트

pom.xml 파일에 대한 전체 참조를 보려면 https://maven.apache.org/pom.html을 참조하세요. 아래 명령을 입력하여 pom.xml을 엽니다.

notepad pom.xml

종속성 추가

pom.xml에서 <dependencies> 섹션에 다음 텍스트를 추가합니다.

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-examples</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

이 항목은 특정 버전(<version>에 나열됨)을 사용하는 필수 라이브러리(<artifactId> 내에 나열됨)를 정의합니다. 컴파일 시 이러한 종속성이 기본 Maven 리포지토리에서 다운로드됩니다. Maven 리포지토리 검색 을 사용하여 자세한 정보를 볼 수 있습니다.

<scope>provided</scope>는 이러한 종속성은 런타임에 HDInsight 클러스터에서 제공되므로 애플리케이션과 함께 패키징해서는 안 된다는 점을 Maven에 알려 줍니다.

Important

사용되는 버전은 클러스터에 있는 Hadoop 버전과 일치해야 합니다. 버전에 대한 자세한 내용은 HDInsight 구성 요소 버전 관리 문서를 참조하세요.

빌드 구성

Maven 플러그 인을 사용하면 프로젝트의 빌드 단계를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 섹션은 플러그 인, 리소스 및 다른 빌드 구성 옵션을 추가하는 데 사용됩니다.

pom.xml 파일에 다음 코드를 추가한 다음, 파일을 저장하고 닫습니다. 이 텍스트는 파일의 <project>...</project> 태그 내에 있어야 합니다. 예를 들어 </dependencies>와 </project> 사이에 있어야 합니다.

<build>
    <plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>2.3</version>
        <configuration>
        <transformers>
            <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ApacheLicenseResourceTransformer">
            </transformer>
        </transformers>
        </configuration>
        <executions>
        <execution>
            <phase>package</phase>
                <goals>
                <goal>shade</goal>
                </goals>
        </execution>
        </executions>
        </plugin>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.6.1</version>
        <configuration>
        <source>1.8</source>
        <target>1.8</target>
        </configuration>
    </plugin>
    </plugins>
</build>

이 섹션에서는 Apache Maven Compiler Plugin 및 Apache Maven Shade Plugin을 구성합니다. 컴파일러 플러그 인은 토폴로지를 컴파일하는 데 사용됩니다. 음영 플러그 인은 Maven으로 빌드된 JAR 패키지에서 라이선스 중복을 방지하는 데 사용됩니다. 이 플러그 인은 HDInsight 클러스터에서 런타임에 "중복 라이선스 파일" 오류가 발생하지 않도록 하는 데 사용됩니다. ApacheLicenseResourceTransformer 구현에서 maven-shade-plugin을 사용하면 이 오류가 방지됩니다.

또한 maven-shade-plugin은 애플리케이션에 필요한 모든 종속성을 포함하는 uber jar도 생성합니다.

pom.xml 파일을 저장합니다.

MapReduce 애플리케이션 만들기

아래 명령을 입력하여 새 파일 WordCount.java를 만들고 엽니다. 프롬프트에서 예를 선택하여 새 파일을 만듭니다.
```
notepad src\main\java\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java
```

그런 다음, 아래의 Java 코드를 복사하여 새 파일에 붙여넣습니다. 그 다음 파일을 닫습니다.

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

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();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
        System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
        System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(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(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

패키지 이름은 org.apache.hadoop.examples이며 클래스 이름은 WordCount입니다. MapReduce 작업을 제출할 때 이 이름을 사용합니다.

애플리케이션 빌드 및 패키지화

wordcountjava 디렉터리에서 다음 명령을 사용하여 애플리케이션을 포함하는 JAR 파일을 빌드합니다.

mvn clean package

이 명령은 이전 빌드 아티팩트를 정리하고, 아직 설치되지 않은 모든 종속성을 다운로드한 후 애플리케이션을 빌드 및 패키지화합니다.

명령이 마무리되면 wordcountjava/target 디렉터리는 wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar 파일을 포함합니다.

참고 항목

wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar 파일은 는 WordCount 작업뿐만 아니라 런타임 시 작업에서 필요로 하는 종속성을 포함하는 uberjar입니다.

JAR 업로드 및 작업 실행(SSH)

다음 단계에서는 scp를 사용하여 HDInsight 클러스터에서 Apache HBase의 기본 헤드 노드에 JAR을 복사합니다. 그런 후 ssh 명령은 클러스터에 연결하고 헤드 노드에서 직접 예제를 실행하는 데 사용됩니다.

jar을 클러스터에 업로드합니다. CLUSTERNAME을 HDInsight 클러스터 이름으로 바꾼 후, 다음 명령을 입력합니다.
```
scp target/wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net:
```
클러스터에 연결합니다. CLUSTERNAME을 HDInsight 클러스터 이름으로 바꾼 후, 다음 명령을 입력합니다.
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
```
SSH 세션에서 다음 명령을 사용하여 MapReduce 애플리케이션을 실행합니다.
```
yarn jar wordcountjava-1.0-SNAPSHOT.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount /example/data/gutenberg/davinci.txt /example/data/wordcountout
```
이 명령은 WordCount MapReduce 애플리케이션을 시작합니다. 입력된 파일은 /example/data/gutenberg/davinci.txt이며 출력 디렉터리는 /example/data/wordcountout입니다. 입력 파일과 출력 모두 클러스터의 기본 스토리지에 저장됩니다.
작업이 완료되면 다음 명령을 사용하여 결과를 확인합니다.
```
hdfs dfs -cat /example/data/wordcountout/*
```
다음 텍스트와 유사한 값을 가진 단어 및 개수 목록이 표시됩니다.
```
zeal    1
zelus   1
zenith  2
```

다음 단계

이 문서에서는 Java MapReduce 작업을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. HDInsight로 작업하는 다른 방법은 다음 문서를 참조하세요.

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