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使用 REST 通过 HDInsight 上的 Apache Hadoop 运行 MapReduce 作业

项目
06/01/2023

了解如何使用 Apache Hive WebHCat REST API 在 Apache Hadoop on HDInsight 群集上运行 MapReduce 作业。本文档使用 Curl 演示如何通过使用原始 HTTP 请求来与 HDInsight 交互，以便运行 MapReduce 作业。

注意

如果已熟悉如何使用基于 Linux 的 Hadoop 服务器，但刚接触 HDInsight，请参阅 HDInsight 上的基于 Linux 的 Apache Hadoop 须知信息文档。

必备条件

HDInsight 中的 Apache Hadoop 群集。请参阅使用 Azure 门户创建 Apache Hadoop 群集。

以下两个因素中的任一个：

Windows PowerShell 或
Curl 与 jq

运行 MapReduce 作业

注意

使用 Curl 或者与 WebHCat 进行任何其他形式的 REST 通信时，必须通过提供 HDInsight 群集管理员用户名和密码对请求进行身份验证。必须使用群集名称作为用来向服务器发送请求的 URI 的一部分。

REST API 使用basic access authentication（基本访问验证）进行保护。应该始终通过使用 HTTPS 来发出请求，以确保安全地将凭据发送到服务器。

Curl

为方便使用，请设置以下变量。此示例基于 Windows 环境，请根据环境需要进行修订。
```
set CLUSTERNAME=
set PASSWORD=
```
在命令行中，使用以下命令验证你是否可以连接到 HDInsight 群集。
```
curl -u admin:%PASSWORD% -G https://%CLUSTERNAME%.azurehdinsight.net/templeton/v1/status
```
此命令中使用的参数如下：
- -u：指示用来对请求进行身份验证的用户名和密码
- -G：指示此操作是 GET 请求。
URI 的开头 (https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/templeton/v1) 对于所有请求都是相同的。

将收到类似于以下 JSON 的响应：
```
{"version":"v1","status":"ok"}
```
若要提交 MapReduce 作业，请使用以下命令。根据需要修改 jq 的路径。
```
curl -u admin:%PASSWORD% -d user.name=admin ^
-d jar=/example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar ^
-d class=wordcount -d arg=/example/data/gutenberg/davinci.txt -d arg=/example/data/output ^
https://%CLUSTERNAME%.azurehdinsight.net/templeton/v1/mapreduce/jar | ^
C:\HDI\jq-win64.exe .id
```
URI 的末尾 (/mapreduce/jar) 告知 WebHCat，此请求从 jar 文件中的类启动 MapReduce 作业。此命令中使用的参数如下：
- -d：由于不使用 -G，因此请求默认为使用 POST 方法。 -d 指定与请求一起发送的数据值。
  - user.name：正在运行命令的用户
  - jar：包含要运行的类的 jar 文件所在位置
  - class：包含 MapReduce 逻辑的类
  - arg：要传递到 MapReduce 作业的参数。在此示例中是用于输出的输入文本文件和目录
此命令应返回作业 ID，可用来检查作业的状态：job_1415651640909_0026。

若要检查作业的状态，请使用以下命令。将 JOBID 的值替换为上一步返回的实际值。根据需要修改 jq 的位置。

set JOBID=job_1415651640909_0026

curl -G -u admin:%PASSWORD% -d user.name=admin https://%CLUSTERNAME%.azurehdinsight.net/templeton/v1/jobs/%JOBID% | ^
C:\HDI\jq-win64.exe .status.state

PowerShell

为方便使用，请设置以下变量。将 CLUSTERNAME 替换为实际群集名称。执行命令，并在出现提示时输入群集登录密码。
```
$clusterName="CLUSTERNAME"
$creds = Get-Credential -UserName admin -Message "Enter the cluster login password"
```

使用以下命令来验证你能否连接到 HDInsight 群集：

$resp = Invoke-WebRequest -Uri "https://$clustername.azurehdinsight.net/templeton/v1/status" `
    -Credential $creds `
    -UseBasicParsing
$resp.Content

将收到类似于以下 JSON 的响应：

{"version":"v1","status":"ok"}

若要提交 MapReduce 作业，请使用以下命令：
```
$reqParams = @{}
$reqParams."user.name" = "admin"
$reqParams.jar = "/example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar"
$reqParams.class = "wordcount"
$reqParams.arg = @()
$reqParams.arg += "/example/data/gutenberg/davinci.txt"
$reqparams.arg += "/example/data/output"
$resp = Invoke-WebRequest -Uri "https://$clusterName.azurehdinsight.net/templeton/v1/mapreduce/jar" `
   -Credential $creds `
   -Body $reqParams `
   -Method POST `
   -UseBasicParsing
$jobID = (ConvertFrom-Json $resp.Content).id
$jobID
```
URI 的末尾 (/mapreduce/jar) 告知 WebHCat，此请求从 jar 文件中的类启动 MapReduce 作业。此命令中使用的参数如下：
- user.name：正在运行命令的用户
- jar：包含要运行的类的 jar 文件所在位置
- class：包含 MapReduce 逻辑的类
- arg：要传递到 MapReduce 作业的参数。在此示例中是用于输出的输入文本文件和目录
此命令应返回作业 ID，可用来检查作业的状态：job_1415651640909_0026。

若要检查作业的状态，请使用以下命令：

$reqParams=@{"user.name"="admin"}
$resp = Invoke-WebRequest -Uri "https://$clusterName.azurehdinsight.net/templeton/v1/jobs/$jobID" `
   -Credential $creds `
   -Body $reqParams `
   -UseBasicParsing

# ConvertFrom-JSON can't handle duplicate names with different case
# So change one to prevent the error
$fixDup=$resp.Content.Replace("jobID","job_ID")
(ConvertFrom-Json $fixDup).status.state

两种方法

如果作业已完成，返回的状态将是 SUCCEEDED。
在作业的状态更改为 SUCCEEDED 后，可以从 Azure Blob 存储中检索作业的结果。随查询一起传递的 statusdir 参数包含输出文件的位置。在本示例中，位置为 /example/curl。此地址在群集默认存储的 /example/curl 中存储作业的输出。

可以使用 Azure CLI 列出并下载这些文件。有关使用 Azure CLI 来处理 Azure Blob 存储的详细信息，请参阅快速入门：使用 Azure CLI 创建、下载和列出 Blob。

后续步骤

有关 HDInsight 上的 Hadoop 的其他使用方法的信息：

有关本文中使用的 REST 接口的详细信息，请参阅 WebHCat Reference（WebHCat 参考）。