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HDInsight .NET SDK を使用して MapReduce ジョブを実行する

  • [アーティクル]

この記事では、HDInsight .NET SDK を使用して MapReduce ジョブを送信する方法について説明します。 HDInsight クラスターには、MapReduce サンプルがいくつか含まれた jar ファイルが付属しています。 jar ファイルは /example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar です。 そのサンプルの 1 つに、wordcount があります。 この記事では、wordcount ジョブを送信する C# コンソール アプリケーションを作成します。 このジョブは /example/data/gutenberg/davinci.txt ファイルを読み取り、結果を /example/data/davinciwordcount に出力します。 アプリケーションを再実行する場合は、出力フォルダーをクリーンアップする必要があります。

Note

この記事の手順は、Windows クライアントから実行する必要があります。 Linux、OS X、または Unix クライアントで Hive を使用する方法については、この記事の上部に表示されているタブ セレクターをクリックしてください。

前提条件

HDInsight .NET SDK を使用して MapReduce ジョブを送信する

HDInsight .NET SDK は、.NET から HDInsight クラスターを簡単に操作できる .NET クライアント ライブラリを提供します。

  1. Visual Studio を開始し、C# コンソール アプリケーションを作成します。

  2. [ツール]>[NuGet Package Manager]>[パッケージ マネージャー コンソール] に移動し、次のコマンドを入力します。

    Install-Package Microsoft.Azure.Management.HDInsight.Job

  3. 以下のコードを Program.cs にコピーします。 次に、existingClusterName、existingClusterPassword、defaultStorageAccountName、defaultStorageAccountKey、および defaultStorageContainerName の値を設定して、コードを編集します。

    using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Threading;
using Microsoft.Azure.Management.HDInsight.Job;
using Microsoft.Azure.Management.HDInsight.Job.Models;
using Hyak.Common;
using Microsoft.WindowsAzure.Storage;
using Microsoft.WindowsAzure.Storage.Blob;

namespace SubmitHDInsightJobDotNet
{
    class Program
    {
        private static HDInsightJobManagementClient _hdiJobManagementClient;

        private const string existingClusterName = "<Your HDInsight Cluster Name>";
        private const string existingClusterPassword = "<Cluster User Password>";
        private const string defaultStorageAccountName = "<Default Storage Account Name>"; 
        private const string defaultStorageAccountKey = "<Default Storage Account Key>";
        private const string defaultStorageContainerName = "<Default Blob Container Name>";

        private const string existingClusterUsername = "admin";
        private const string existingClusterUri = existingClusterName + ".azurehdinsight.net";
        private const string sourceFile = "/example/data/gutenberg/davinci.txt";
        private const string outputFolder = "/example/data/davinciwordcount";

        static void Main(string[] args)
        {
            System.Console.WriteLine("The application is running ...");

            var clusterCredentials = new BasicAuthenticationCloudCredentials { Username = existingClusterUsername, Password = existingClusterPassword };
            _hdiJobManagementClient = new HDInsightJobManagementClient(existingClusterUri, clusterCredentials);

            SubmitMRJob();

            System.Console.WriteLine("Press ENTER to continue ...");
            System.Console.ReadLine();
        }

        private static void SubmitMRJob()
        {
            List<string> args = new List<string> { { "/example/data/gutenberg/davinci.txt" }, { "/example/data/davinciwordcount" } };

            var paras = new MapReduceJobSubmissionParameters
            {
                JarFile = @"/example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar",
                JarClass = "wordcount",
                Arguments = args
            };

            System.Console.WriteLine("Submitting the MR job to the cluster...");
            var jobResponse = _hdiJobManagementClient.JobManagement.SubmitMapReduceJob(paras);
            var jobId = jobResponse.JobSubmissionJsonResponse.Id;
            System.Console.WriteLine("Response status code is " + jobResponse.StatusCode);
            System.Console.WriteLine("JobId is " + jobId);

            System.Console.WriteLine("Waiting for the job completion ...");

            // Wait for job completion
            var jobDetail = _hdiJobManagementClient.JobManagement.GetJob(jobId).JobDetail;
            while (!jobDetail.Status.JobComplete)
            {
                Thread.Sleep(1000);
                jobDetail = _hdiJobManagementClient.JobManagement.GetJob(jobId).JobDetail;
            }

            // Get job output
            System.Console.WriteLine("Job output is: ");
            var storageAccess = new AzureStorageAccess(defaultStorageAccountName, defaultStorageAccountKey,
                defaultStorageContainerName);

            if (jobDetail.ExitValue == 0)
            {
                // Create the storage account object
                CloudStorageAccount storageAccount = CloudStorageAccount.Parse("DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=" +
                    defaultStorageAccountName +
                    ";AccountKey=" + defaultStorageAccountKey);

                // Create the blob client.
                CloudBlobClient blobClient = storageAccount.CreateCloudBlobClient();

                // Retrieve reference to a previously created container.
                CloudBlobContainer container = blobClient.GetContainerReference(defaultStorageContainerName);

                CloudBlockBlob blockBlob = container.GetBlockBlobReference(outputFolder.Substring(1) + "/part-r-00000");

                using (var stream = blockBlob.OpenRead())
                {
                    using (StreamReader reader = new StreamReader(stream))
                    {
                        while (!reader.EndOfStream)
                        {
                            System.Console.WriteLine(reader.ReadLine());
                        }
                    }
                }
            }
            else
            {
                // fetch stderr output in case of failure
                var output = _hdiJobManagementClient.JobManagement.GetJobErrorLogs(jobId, storageAccess);

                using (var reader = new StreamReader(output, Encoding.UTF8))
                {
                    string value = reader.ReadToEnd();
                    System.Console.WriteLine(value);
                }

            }
        }
    }
}

  4. F5 キーを押してアプリケーションを実行します。

ジョブを再実行するには、ジョブの出力フォルダー名を変更する必要があります (サンプルでは /example/data/davinciwordcount になっています)。

ジョブが正常に完了すると、アプリケーションは出力ファイル part-r-00000 の内容を出力します。

次のステップ

この記事では、HDInsight クラスターを作成する方法をいくつか説明しました。 詳細については、以下の記事をお読みください。