本章介绍如何使用OpenVPN在Linux、Windows和Mac OS X操作系统中提交Hadoop作业。

使用客户端提交作业时，需在系统中设置环境变量，即“HADOOP_USER_NAME=hdfs”，或在MapReduce作业中配置，即在程序第一行加上“System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hdfs")”，可实现以hdfs用户的身份提交作业。

Linux

在Linux操作系统下通过OpenVPN提交Hadoop作业。

1. 下载Hadoop Client。

• 下载地址：http://bmr.bj.bcebos.com/tools/hadoop/hadoop-2.6.0-SNAPSHOT.tar.gz

2. 下载Hadoop配置文件。

登录控制台，选择产品服务->MapReduce-集群列表，进入集群列表页，点击集群名称进入集群详情页，在工具下载区点击下载hadoop-conf.zip。

3. 解压“hadoop-conf.zip”。

替换“hadoop-2.6.0-SNAPSHOT/etc/hadoop/”下的所有文件为“conf”中的配置文件。

4. 由于hadoop脚本中使用了配置文件中的java路径，可能和客户端机器不一致。

如果客户端机器已经将java加入过path中，请修改bin/hadoop文件:cd至目录hadoop-2.6.0-SNAPSHOT/bin执行命令vi hadoop，修改exec $JAVA $JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS $CLASS "$@"为exec java $JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS $CLASS "$@"。

5. 提交hadoop作业。

   cd至目录hadoop-2.6.0-SNAPSHOT/bin执行hadoop jar {jar file} {main class path} {parameters}。如提示文件压缩的类找不到，是指镜像缺少这个类，则需在core-site.xml中的“io.compression.codecs”找到该类，并去掉该异常类。

Windows

使用Eclipse在Windows操作系统通过OpenVPN中提交Hadoop作业的过程如下：

配置Hadoop Client。

1. Hadoop Client下载地址：http://bmr.bj.bcebos.com/tools/hadoop/hadoop-2.6.0-SNAPSHOT.tar.gz。下载后解压。
2. 点击下载：https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin/archive/master.zip。下载后解压，替换“\hadoop-2.6.0-SNAPSHOT\bin\”中的文件为“\hadoop-common-2.2.0-bin-master\bin\”中的文件。

> 注意：
> 如果系统的jdk是1.8，而集群是1.7，作业打包提交后，可能会出现版本冲突的异常，必须卸载java1.8，重新下载1.7版本安装。

配置Hadoop配置文件

1. 登录控制台，选择产品服务->MapReduce-集群列表，进入集群列表页，点击集群名称进入集群详情页，在工具下载区点击下载hadoop-conf.zip。

2. 解压后在mapred-site.xml中加入如下代码确保系统一致：

     <property>
         <name>mapred.remote.os</name>
         <value>Linux</value>
     </property>
     <property>
         <name>mapreduce.app-submission.cross-platform</name>
         <value>true</value>
     </property>

3. 从下列中选择一种方式创建工程。

表一 创建方式说明

4. 编写主函数。主函数中需要增加hadoop镜像路径的配置以及作业文件位置的配置。main函数可参考如下代码：

   public static void main(String[] args) throws Exception {
   String hadoop_home = “”;//hadoop mirror path
   String jar_path = “”;
   String input_path = “”;
   String output_path = “”;
   String job_name = “”;
   
   System.setProperty("hadoop.home.dir", hadoop_home);
   
   Configuration conf = new Configuration();
   conf.set("mapreduce.job.jar", jar_path);
   
   Job job = new Job(conf, job_name);
   job.setOutputKeyClass(Text.class);
   job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
   
   job.setMapperClass(Map.class);
   job.setReducerClass(Reduce.class);
   
   job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
   job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
   
   FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input_path));
   FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output_path));
   
   job.waitForCompletion(true);
   }

5. 编译提交。

表二 编译提交步骤

Mac

与Linux相同，请参考Linux。