The aliyun-emapreduce-demo from yangfande362

本项目包含以下示例：

MapReduce

WordCount：单词统计

Hive

sample.hive：表的简单查询

Pig

sample.pig：Pig处理OSS数据实例

Spark

SparkPi: 计算Pi
SparkWordCount：单词统计
LinearRegression：线性回归
OSSSample： OSS使用示例
ONSSample： ONS使用示例
ODPSSample： ODPS使用示例
MNSSample：MNS使用示例
LoghubSample：Loghub使用示例

PySpark

WordCount: 单词统计

依赖资源

测试数据（data目录下）：

The_Sorrows_of_Young_Werther.txt：可作为WordCount（MapReduce/Spark）的输入数据
patterns.txt：WordCount（MapReduce）作业的过滤字符
u.data：sample.hive脚本的测试表数据
abalone：线性回归算法测试数据

依赖jar包（lib目录下）

tutorial.jar：sample.pig作业需要的依赖jar包

准备工作

本项目提供了一些测试数据，您可以简单地将其上传到OSS中即可使用。其他示例，例如ODPS，MNS，ONS和Loghub等等，需要您自己准备数据如下：

【可选】创建LogStore，参考日志服务用户指南。
【可选】创建ODPS项目和表，参考ODPS快速开始。
【可选】创建ONS，参考消息队列快速开始。
【可选】创建MNS，参考消息服务控制台使用帮助。

基本概念：

OSSURI： oss://accessKeyId:[email protected]/a/b/c.txt，用户在作业中指定输入输出数据源时使用，可以类比hdfs://。
阿里云AccessKeyId/AccessKeySecret是您访问阿里云API的密钥，你可以在这里获取。

集群运行

Spark
- SparkWordCount： spark-submit --class SparkWordCount examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <inputPath> <outputPath> <numPartition>
  - inputPath：输入数据路径
  - outputPath：输出路径
  - numPartition：输入数据RDD分片数目
- SparkPi： spark-submit --class SparkPi examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar
- OSSSample：spark-submit --class OSSSample examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <inputPath> <numPartition>
  - inputPath: 输入数据路径
  - numPartition：输入数据RDD分片数目
- ONSSample： spark-submit --class ONSSample examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <accessKeyId> <accessKeySecret> <consumerId> <topic> <subExpression> <parallelism>
  - accessKeyId：阿里云AccessKeyId
  - accessKeySecret：阿里云AccessKeySecret
  - consumerId: 参考Consumer ID说明
  - topic: 每个消息队列都有一个topic
  - subExpression: 参考消息过滤。
  - parallelism：指定多少个接收器来消费队列消息。
- ODPSSample: spark-submit --class ODPSSample examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <accessKeyId> <accessKeySecret> <envType> <project> <table> <numPartitions>
  - accessKeyId：阿里云AccessKeyId
  - accessKeySecret：阿里云AccessKeySecret
  - envType： 0表示公网环境，1表示内网环境。如果是本地调试选择0，如果是在E-MapReduce上执行请选择1。
  - project：参考ODPS-快速开始。
  - table：参考ODPS术语介绍。
  - numPartition：输入数据RDD分片数目
- MNSSample: spark-submit --class MNSSample examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <queueName> <accessKeyId> <accessKeySecret> <endpoint>
  - queueName：队列名，参考MNS名词解释。
  - accessKeyId：阿里云AccessKeyId
  - accessKeySecret：阿里云AccessKeySecret
  - endpoint：队列数据访问地址
- LoghubSample: spark-submit --class LoghubSample examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <sls project> <sls logstore> <loghub group name> <sls endpoint> <access key id> <access key secret> <batch interval seconds>
  - sls project: LogService项目名
  - sls logstore：日志库名
  - loghub group name：作业中消费日志数据的组名，可以任意取。sls project，sls store相同时，相同组名的作业会协同消费sls store中的数据；不同组名的作业会相互隔离地消费sls store中的数据。
  - sls endpoint：参考日志服务入口。
  - accessKeyId：阿里云AccessKeyId
  - accessKeySecret：阿里云AccessKeySecret
  - batch interval seconds： Spark Streaming作业的批次间隔，单位为秒。
- LinearRegression: spark-submit --class LinearRegression examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar <inputPath> <numPartitions>
  - inputPath：输入数据
  - numPartition：输入数据RDD分片数目
PySpark
- WordCount： spark-submit wordcount.py <inputPath> <outputPath> <numPartition>
  - inputPath：输入数据路径
  - outputPath：输出路径
  - numPartition：输入数据RDD分片数目
Mapreduce
- WordCount： hadoop jar examples-1.0-SNAPSHOT-shaded.jar WordCount -Dwordcount.case.sensitive=true <inputPath> <outputPath> -skip <patternPath>
  - inputPathl：输入数据路径
  - outputPath：输出路径
  - patternPath：过滤字符文件，可以使用data/patterns.txt
Hadoop Streaming
- WordCount： hadoop jar /usr/lib/hadoop-current/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-*.jar -file <mapperPyFile> -mapper mapper.py -file <reducerPyFile> -reducer reducer.py -input <inputPath> -output <outputPath>
  - mapperPyFile mapper文件，mapper样例
  - reducerPyFile reducer文件, reducer样例
  - inputPath：输入数据路径
  - outputPath：输出路径
Hive
- hive -f sample.hive -hiveconf inputPath=<inputPath>
  - inputPath：输入数据路径
Pig
- pig -x mapreduce -f sample.pig -param tutorial=<tutorialJarPath> -param input=<inputPath> -param result=<resultPath>
  - tutorialJarPath：依赖Jar包，可使用lib/tutorial.jar
  - inputPath：输入数据路径
  - resultPath：输出路径
注意：
- 如果在E-MapReduce上使用时，请将测试数据和依赖jar包上传到OSS中，路径规则遵循OSSURI定义，见上。
- 如果集群中使用，可以放在机器本地。

本地运行

这里主要介绍如何在本地运行Spark程序访问阿里云数据源，例如OSS等。如果希望本地调试运行，最好借助一些开发工具，例如Intellij IDEA或者Eclipse。尤其是Windows环境，否则需要在Windows机器上配置Hadoop和Spark运行环境，很麻烦。

Intellij IDEA
- 前提：安装Intellij IDEA，Maven， Intellij IDEA Maven插件，Scala，Intellij IDEA Scala插件
- 双击进入SparkWordCount.scala
- 从下图箭头所指处进入作业配置界面
- 选择SparkWordCount，在作业参数框中按照所需传入作业参数
- 点击“OK”
- 点击运行按钮，执行作业
- 查看作业执行日志
Scala IDE for Eclipse
- 前提：安装Scala IDE for Eclipse，Maven，Eclipse Maven插件
- 导入项目
- Run As Maven build，快捷键是“Alt + Shilft + X, M”；也可以在项目名上右键，“Run As”选择“Maven build”
- 等待编译完后，在需要运行的作业上右键，选择“Run Configuration”，进入配置页
- 在配置页中，选择Scala Application，并配置作业的Main Class和参数等等。
- 点击“Run”
- 查看控制台输出日志