MapReduce(MR) 节点

综述

MapReduce(MR) 任务类型，用于执行 MapReduce 程序。对于 MapReduce 节点，worker 会通过使用 Hadoop 命令 hadoop jar 的方式提交任务。更多详情查看 Hadoop Command Manual。

创建任务

  • 点击项目管理-项目名称-工作流定义，点击”创建工作流”按钮，进入 DAG 编辑页面。
  • 拖动工具栏中的 MapReduce - 图1 任务节点到画板中，如下图所示：

任务参数

JAVA/SCALA 程序

任务参数描述
程序类型选择 JAVA/SCALA 语言
主函数的 Class是 MapReduce 程序的入口 Main Class 的全路径
主程序包执行 MapReduce 程序的 jar 包
任务名称（选填）MapReduce 任务名称
命令行参数是设置 MapReduce 程序的输入参数，支持自定义参数变量的替换
其他参数支持 –D、-files、-libjars、-archives 格式
自定义参数是 MapReduce 局部的用户自定义参数，会替换脚本中以 ${变量} 的内容

Python 程序

任务参数描述
程序类型选择 Python 语言
主 jar 包是运行 MapReduce 的 Python jar 包
其他参数支持 –D、-mapper、-reducer、-input -output格式，这里可以设置用户自定义参数的输入，比如：-mapper “mapper.py 1” -file mapper.py -reducer reducer.py -file reducer.py –input /journey/words.txt -output /journey/out/mr/${currentTimeMillis}，其中 -mapper 后的 mapper.py 1是两个参数，第一个参数是 mapper.py，第二个参数是 1
自定义参数是 MapReduce 局部的用户自定义参数，会替换脚本中以 ${变量} 的内容

任务样例

执行 WordCount 程序

该样例为 MapReduce 应用中常见的入门类型，主要为统计输入的文本中，相同单词的数量有多少。

在 DolphinScheduler 中配置 MapReduce 环境

若生产环境中要是使用到 MapReduce 任务类型，则需要先配置好所需的环境。配置文件如下：bin/env/dolphinscheduler_env.sh。

mr_configure

上传主程序包

在使用 MapReduce 任务节点时，需要利用资源中心上传执行程序的 jar 包。可参考资源中心。

当配置完成资源中心之后，直接使用拖拽的方式，即可上传所需目标文件。

resource_upload

配置 MapReduce 节点

根据上述参数说明，配置所需的内容即可。

demo-mr-simple