Пример Используя рабочий процесс приложения Hadoop Compiler

Поддерживаемая платформа: Linux^® только.

Этот пример показывает вам, как использовать приложение Hadoop Compiler, чтобы создать развертываемый архив, состоящий из map и reduce функций MATLAB^® и затем передать развертываемый архив в качестве аргумента полезной нагрузки к заданию, представленному кластеру Hadoop^®.

Цель: Вычислите максимальную задержку прибытия авиакомпании от данного набора данных.

Набор данных:	`airlinesmall.csv`
Описание:	Отъезд авиакомпании и информация о прибытии от 1987-2008.
Местоположение :	`/usr/local/MATLAB/R2019b/toolbox/matlab/demos`

Предпосылки

Запустите этот пример путем создания новой папки работы, которая отображается к пути поиска файлов MATLAB.
Прежде чем стартовый MATLAB, на терминале, установил переменную окружения HADOOP_PREFIX указать на папку установки Hadoop. Например:
Shell Команда
csh / tcsh
% setenv HADOOP_PREFIX /usr/lib/hadoop
удар
$ export HADOOP_PREFIX=/usr/lib/hadoop
Примечание
Этот пример использует /usr/lib/hadoop как директория, где Hadoop установлен. Ваша директория установки Hadoop, возможно, отличающаяся.
Если вы забываете устанавливать HADOOP_PREFIX переменная окружения до стартового MATLAB, набор это использование функции MATLAB setenv в командной строке MATLAB, как только вы запускаете MATLAB. Например:
```
setenv('HADOOP_PREFIX','/usr/lib/hadoop')
```
Установите MATLAB Runtime в папке, которая доступна каждым узлом рабочего в кластере Hadoop. Этот пример использует /usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97 как местоположение папки MATLAB Runtime.
Если у вас нет MATLAB Runtime, можно загрузить его с веб-сайта в: https://www.mathworks.com/products/compiler/mcr.
Примечание
Для получения информации о номерах версий MATLAB Runtime соответствующие релизы MATLAB см. этот список.
Скопируйте функцию карты maxArrivalDelayMapper.m от /usr/local/MATLAB/R2019b/toolbox/matlab/demos папка к папке работы.
maxArrivalDelayMapper.m
function maxArrivalDelayMapper (data, info, intermKVStore) partMax = max(data.ArrDelay); add(intermKVStore,'PartialMaxArrivalDelay',partMax);
Для получения дополнительной информации смотрите Запись Функция Карты (MATLAB).
Скопируйте уменьшать функциональный maxArrivalDelayReducer.m от matlabroot/toolbox/matlab/demos папка к папке работы.
maxArrivalDelayReducer.m
function maxArrivalDelayReducer(intermKey, intermValIter, outKVStore) maxVal = -inf; while hasnext(intermValIter) maxVal = max(getnext(intermValIter), maxVal); end add(outKVStore,'MaxArrivalDelay',maxVal);
Для получения дополнительной информации смотрите Запись Уменьшать Функция (MATLAB).
Создайте директорию,/user/<username>/ наборы данных на HDFS™ и копии файл airlinesmall.csv к той директории. Здесь <username> относится к вашему имени пользователя в HDFS.
$ ./hadoop fs -copyFromLocal airlinesmall.csv hdfs://host:54310/user/<username>/datasets

Shell	Команда
csh / tcsh	% setenv HADOOP_PREFIX /usr/lib/hadoop
удар	$ export HADOOP_PREFIX=/usr/lib/hadoop

Процедура

Запустите MATLAB и проверьте что HADOOP_PREFIX переменная окружения была установлена. В командной строке введите:
```
>> getenv('HADOOP_PREFIX')
```
Если ans пусто, рассмотрите раздел Prerequisites выше, чтобы видеть, как можно установить HADOOP_PREFIX переменная окружения.
Создание Datastore к файлу airlinesmall.csv и сохраните его в .mat файл. Этот datastore объект предназначается, чтобы получить структуру вашего фактического набора данных на HDFS.
```
ds = datastore('airlinesmall.csv','TreatAsMissing','NA',...
     'SelectedVariableNames','ArrDelay','ReadSize',1000);

save('infoAboutDataset.mat','ds')
```
В большинстве случаев вы начнетесь путем работы над набором данных небольшой выборки, находящимся на локальной машине, которая является представительной для фактического набора данных на кластере. Этот демонстрационный набор данных имеет ту же структуру и переменные как фактический набор данных на кластере. Путем создания datastore возразите против набора данных, находящегося на вашей локальной машине, вы берете снимок состояния той структуры. При наличии доступа к этому datastore объект, задание Hadoop, выполняющееся на кластере, будет знать, как получить доступ и обработать фактический набор данных, находящийся на HDFS.

Примечание
В этом примере демонстрационный (локальный) набор данных и фактический набор данных на HDFS являются тем же самым.
Запустите приложение Hadoop Compiler через командную строку MATLAB (>> hadoopCompiler) или через галерею Apps.
В разделе Map Function панели инструментов щелкните плюс кнопка, чтобы добавить файл картопостроителя maxArrivalDelayMapper.m.
В разделе Reduce Function панели инструментов щелкните плюс кнопка, чтобы добавить файл редуктора maxArrivalDelayReducer.m.
В разделе Datastore File щелкните плюс кнопка, чтобы добавить .mat файл infoAboutDataset.mat содержа datastore объект.
В разделе Output Types выберите keyvalue как выходной тип. Выбор keyvalue когда ваш выходной тип означает, что ваши результаты могут только быть считаны в MATLAB. Если вы хотите свои результаты быть доступными за пределами MATLAB, выберите выходной тип как tabulartext.
Переименуйте MapReduce job payload information к maxArrivalDelay.
Нажмите Package, чтобы создать развертываемый архив.
Приложение Hadoop Compiler создает файл журнала PackagingLog.txt и две папки for_redistribution и for_testing.
for_redistribution for_testing
readme.txt readme.txt
maxArrivalDelay.ctf maxArrivalDelay.ctf
run_maxArrivalDelay.sh run_maxArrivalDelay.sh
mccExcludedFiles.log
requiredMCRProducts.txt
Можно использовать файл журнала PackagingLog.txt видеть точный mcc синтаксис раньше группировал развертываемый архив.
Из Linux интерпретатор перешли к for_redistribution папка.

`for_redistribution`	`for_testing`
`readme.txt`	`readme.txt`
`maxArrivalDelay.ctf`	`maxArrivalDelay.ctf`
`run_maxArrivalDelay.sh`	`run_maxArrivalDelay.sh`
	`mccExcludedFiles.log`
	`requiredMCRProducts.txt`

Включите развертываемый архив, содержащий map и reduce функции MATLAB в задание mapreduce Hadoop от интерпретатора Linux с помощью следующей команды:

$ hadoop \
jar /usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97/toolbox/mlhadoop/jar/a2.2.0/mwmapreduce.jar \
com.mathworks.hadoop.MWMapReduceDriver \
-D mw.mcrroot=/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97 \
maxArrivalDelay.ctf \
hdfs://host:54310/user/<username>/datasets/airlinesmall.csv \
hdfs://host:54310/user/<username>/results

Поочередно, можно включить развертываемый архив, содержащий map и reduce функции MATLAB в задание mapreduce Hadoop с помощью сценария оболочки, сгенерированного приложением Hadoop Compiler. В Linux интерпретатор вводят следующую команду:

$ ./run_maxArrivalDelay.sh \
/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97 \
-D mw.mcrroot=/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97 \
hdfs://host:54310/user/username/datasets/airlinesmall.csv \
hdfs://host:54310/user/<username>/results

Чтобы исследовать результаты, переключитесь на рабочий стол MATLAB и создайте datastore к результатам на HDFS. Можно затем просмотреть результаты с помощью read метод.
```
d = datastore('hdfs:///user/<username>/results/part*');
read(d)
```
```
ans = 

           Key           Value 
    _________________    ______

    'MaxArrivalDelay'    [1014]
```

Другие примеры map и reduce функций доступны в toolbox/matlab/demos папка. Можно использовать другие примеры, чтобы моделировать подобные развертываемые архивы, чтобы работать на кластере Hadoop. Для получения дополнительной информации смотрите Сборку Эффективные Алгоритмы с MapReduce (MATLAB).

Документация