Hadoop概念学习系列之Java调用Shell命令和脚本，致力于hadoop/spark集群（三十六）

前言

　　说明的是，本博文，是在以下的博文基础上，立足于它们，致力于我的大数据领域！

http://kongcodecenter.iteye.com/blog/1231177

http://blog.csdn.net/u010376788/article/details/51337312

http://blog.csdn.net/arkblue/article/details/7897396

 

 

第一种：普通做法

 　　首先，编号写WordCount.scala程序。

　　 然后，打成jar包，命名为WC.jar。比如，我这里，是导出到windows桌面。

　　 其次，上传到linux的桌面，再移动到hdfs的/目录。

　　 最后，在spark安装目录的bin下，执行

spark-submit \
> --class cn.spark.study.core.WordCount \
> --master local[1] \
> /home/spark/Desktop/WC.jar \
> hdfs://SparkSingleNode:9000/spark.txt \
> hdfs://SparkSingleNode:9000/WCout

 

 

 

 第二种：高级做法

　　有时候我们在Linux中运行Java程序时，需要调用一些Shell命令和脚本。而Runtime.getRuntime().exec()方法给我们提供了这个功能，而且Runtime.getRuntime()给我们提供了以下几种exec()方法：

　　不多说，直接进入。

　　步骤一: 为了规范起见，命名为JavaShellUtil.java。在本地里写好

 

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class JavaShellUtil {
public static void main(String[] args) throws Exception {

String cmd="hdfs://SparkSingleNode:9000/spark.txt";
InputStream in = null;

try {
Process pro =Runtime.getRuntime().exec("sh /home/spark/test.sh "+cmd);
pro.waitFor();
in = pro.getInputStream();
BufferedReader read = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String result = read.readLine();
System.out.println("INFO:"+result);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

 

 

package cn.spark.study.core
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

/**
* @author Administrator
*/
object WordCount {

def main(args: Array[String]) {
if(args.length < 2){
println("argument must at least 2")
System.exit(1)
}
val conf = new SparkConf()
.setAppName("WordCount")
// .setMaster("local");//local就是 不是分布式的文件,即windows下和linux下
val sc = new SparkContext(conf)

val inputPath=args(0)
val outputPath=args(1)

val lines = sc.textFile(inputPath, 1)
val words = lines.flatMap { line => line.split(" ") }
val pairs = words.map { word => (word, 1) }
val wordCounts = pairs.reduceByKey { _ + _ }
wordCounts.collect().foreach(println)
wordCounts.repartition(1).saveAsTextFile(outputPath)
}
}

 

 

 

 

 

 

 　　步骤二：编写好test.sh脚本

spark@SparkSingleNode:~$ cat test.sh
#!/bin/sh
/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class cn.spark.study.core.WordCount \
--master local[1] \
/home/spark/Desktop/WC.jar \
$1 hdfs://SparkSingleNode:9000/WCout

 

 

 

　　步骤三：上传JavaShellUtil.java，和打包好的WC.jar

spark@SparkSingleNode:~$ pwd
/home/spark
spark@SparkSingleNode:~$ ls
Desktop Downloads Pictures Templates Videos
Documents Music Public test.sh
spark@SparkSingleNode:~$ cd Desktop/
spark@SparkSingleNode:~/Desktop$ ls
JavaShellUtil.java WC.jar
spark@SparkSingleNode:~/Desktop$ javac JavaShellUtil.java
spark@SparkSingleNode:~/Desktop$ java JavaShellUtil
INFO:(hadoop,1)
spark@SparkSingleNode:~/Desktop$ cd /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/

 

 

 

　　步骤四：查看输出结果

 

spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ bin/hadoop fs -cat /WCout/par*
(hadoop,1)
(hello,5)
(storm,1)
(spark,1)
(hive,1)
(hbase,1)
spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$

　　成功！

 

 关于

Shell 传递参数 

见

http://www.runoob.com/linux/linux-shell-passing-arguments.html  

 

 

　　最后说的是，不局限于此，可以穿插在以后我们生产业务里的。作为调用它即可，非常实用！