hadoop中如何使用jar包模拟日志文件的产生

在hadoop中使用jar包模拟日志文件的产生，可以使用Hadoop提供的示例程序中的“randomtextwriter”程序。

以下是模拟日志文件产生的步骤：

在本地编写java程序，使用hadoop提供的“randomtextwriter”类，生成随机的文本数据。
将编写好的java程序打包成jar包。
将生成的jar包上传到Hadoop集群中。
在Hadoop集群中运行生成的jar包，即可产生模拟的日志文件。

下面是使用randomtextwriter程序模拟日志文件的操作：

编写java程序：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;

import java.io.IOException;
import java.util.Random;

public class LogGenerator extends Configured implements Tool {

    public static class LogMapper extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {
        private MultipleOutputs<Text, NullWritable> mos;
        private Text outkey = new Text();

        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            mos = new MultipleOutputs(context);
        }

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
            String fileName = fileSplit.getPath().getName();
            String[] words = value.toString().split(" ");
            Random rand = new Random();
            int max = 10;
            int min = 1;
            int randNum = rand.nextInt(max - min + 1) + min;

            for (String word : words) {
                outkey.set(fileName + "\t" + word);
                mos.write("log", outkey, NullWritable.get(), fileName);
                Thread.sleep(randNum * 1000);
            }
        }

        protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            mos.close();
        }
    }

    public static class LogReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {

        public void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(key, NullWritable.get());
        }
    }

    public int run(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = getConf();
        Job job = Job.getInstance(conf, "LogGenerator");

        job.setJarByClass(LogGenerator.class);
        job.setMapperClass(LogMapper.class);
        job.setReducerClass(LogReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

        job.setNumReduceTasks(1);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);

        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        SequenceFileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        MultipleOutputs.addNamedOutput(job, "log", TextOutputFormat.class, Text.class, NullWritable.class);

        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new LogGenerator(), args);
        System.exit(res);
    }
}

打包生成的jar包：

jar cvf log-generator.jar LogGenerator.class

将生成的jar包上传到Hadoop集群中。
运行生成的jar包：

hadoop jar log-generator.jar LogGenerator /input /output

其中，/input是输入文件的路径，/output是输出文件的路径。

运行完毕后，可以在输出文件中看到生成的模拟日志文件