MaxCompute安装Eclipse开发插件

2021-10-04 19:35:07

为了方便用户使用 MapReduce及UDF的Java SDK进行开发工作，MaxCompute 提供了Eclipse开发插件。该插件能够模拟MapReduce及UDF的运行过程，为用户提供本地调试手段，并提供了简单的模板生成功能。
一、安装
与MapReduce提供的本地运行模式不同，Eclipse插件不能够与ODPS同步数据。用户使用的数据需要手动拷贝到Eclipse插件的warehouse目录下。
下载Eclipse插件后，将软件包解压，会看到如下jar内容：
odps-eclipse-plugin-bundle-X.X.X.jar
将插件放置在Eclipse安装目录的plugins子目录下。打开Eclipse，点击右上角的打开透视图(Open Perspective)。
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点击后出现透视图列表。
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择ODPS，随后点击OK键。同样在右上角会出现ODPS图标，表示插件生效。
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1、 创建ODPS工程
创建ODPS工程有两种方式。
方式一：
在左上角选择文件(File) -> 新建(New)->Project->ODPS->ODPS Project，创建工程(示例中使用ODPS作为工程名)。
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创建ODPS工程后会出现如下对话框。输入Project name，选择ODPS客户端路径(客户端需要提前下载)，并确认(点击Finish)。
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创建好工程后，在左侧包资源管理器(Package Explorer)中可以看到如下目录结构。
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方式二：
直接点击左上角的"新建"。
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弹出对话框后，选择"ODPS Project",点击"下一步"。
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后续操作同方式一。
2、MapReduce开发插件介绍
(1). 快速运行WordCount示例
选择ODPS项目中的WordCount示例。
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右键"WordCount.java"，依次点击"Run As"，"ODPS MapReduce"。
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弹出对话框后，选择"example_project"，点击确认。
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运行成功后，会出现以下结果提示。
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(2). 运行自定义MapReduce程序
右键选择src目录，选择新建(New) -> Mapper。
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选择Mapper后出现下面的对话框。输入Mapper类的名字，并确认。
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会看到在左侧包资源管理器(Package Explorer)中，src目录下生成文件UserMapper.java。该文件的内容即是一个Mapper类的模板。
package odps;

import java.io.IOException;

import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;

public class UserMapper extends MapperBase {

@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException {
}

@Override
public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
        throws IOException {
}

@Override
public void cleanup(TaskContext context) throws IOException {
}

}
模板中，将package名称默认配置为"odps"，用户可以根据自己的需求进行修改。编写模板内容。
package odps;

import java.io.IOException;

import com.aliyun.odps.counter.Counter;
import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase;

public class UserMapper extends MapperBase {

Record word;
Record one;
Counter gCnt;

@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException {
      word = context.createMapOutputKeyRecord();
      one = context.createMapOutputValueRecord();
      one.set(new Object[] { 1L });
      gCnt = context.getCounter("MyCounters", "global_counts");
}

@Override
public void map(long recordNum, Record record, TaskContext context)
        throws IOException {
      for (int i = 0; i < record.getColumnCount(); i++) {
          String[] words = record.get(i).toString().split("\\s+");
          for (String w : words) {
            word.set(new Object[] { w });
            Counter cnt = context.getCounter("MyCounters", "map_outputs");
            cnt.increment(1);
            gCnt.increment(1);
            context.write(word, one);
          }
        }
      }

@Override
public void cleanup(TaskContext context) throws IOException {
}

}
同理，右键选择src目录，选择新建(New)->Reduce。
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输入Reduce类的名字(本示例使用UserReduce)。同样在包资源管理器(Package Explorer)中，src目录下生成文件UserReduce.java。该文件的内容即是一个Reduce类的模板。
package odps;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import com.aliyun.odps.counter.Counter;
import com.aliyun.odps.data.Record;
import com.aliyun.odps.mapred.ReducerBase;

public class UserReduce extends ReducerBase {

private Record result;
Counter gCnt;

@Override
public void setup(TaskContext context) throws IOException {
      result = context.createOutputRecord();
      gCnt = context.getCounter("MyCounters", "global_counts");
}

@Override
public void reduce(Record key, Iterator<Record> values, TaskContext context)
        throws IOException {

      long count = 0;
      while (values.hasNext()) {
        Record val = values.next();
        count += (Long) val.get(0);
      }
      result.set(0, key.get(0));
      result.set(1, count);
      Counter cnt = context.getCounter("MyCounters", "reduce_outputs");
      cnt.increment(1);
      gCnt.increment(1);

      context.write(result);
    }

@Override
public void cleanup(TaskContext context) throws IOException {
}

}
创建main函数，右键选择src目录，选择新建(New) -> MapReduce Driver。填写Driver Name(示例中是UserDriver)， Mapper及Recduce类(示例中是UserMapper及UserReduce)，并确认。同样会在src目录下看到MyDriver.java文件。
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编辑driver内容。
package odps;

import com.aliyun.odps.OdpsException;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
import com.aliyun.odps.examples.mr.WordCount.SumCombiner;
import com.aliyun.odps.examples.mr.WordCount.SumReducer;
import com.aliyun.odps.examples.mr.WordCount.TokenizerMapper;
import com.aliyun.odps.mapred.JobClient;
import com.aliyun.odps.mapred.RunningJob;
import com.aliyun.odps.mapred.conf.JobConf;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.InputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.OutputUtils;
import com.aliyun.odps.mapred.utils.SchemaUtils;

public class UserDriver {

public static void main(String[] args) throws OdpsException {
    JobConf job = new JobConf();
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(SumCombiner.class);
    job.setReducerClass(SumReducer.class);

    job.setMapOutputKeySchema(SchemaUtils.fromString("word:string"));
    job.setMapOutputValueSchema(SchemaUtils.fromString("count:bigint"));

    InputUtils.addTable(
        TableInfo.builder().tableName("wc_in1").cols(new String[] { "col2", "col3" }).build(), job);
    InputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("wc_in2").partSpec("p1=2/p2=1").build(), job);
    OutputUtils.addTable(TableInfo.builder().tableName("wc_out").build(), job);

    RunningJob rj = JobClient.runJob(job);
    rj.waitForCompletion();
}

}
运行MapReduce程序,选中UserDriver.java，右键选择Run As -> ODPS MapReduce，点击确认。出现如下对话框。
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选择ODPS Project为example_project，点击Finish按钮开始本地运行MapReduce程序。
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有如上输出信息，说明本地运行成功。运行的输出结果在warehouse目录下。
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wc_out即是输出目录，R_000000即是结果文件。通过本地调试，确定输出结果正确后，可以通过Eclipse导出(Export)功能将MapReduce打包。打包后将jar包上传到ODPS中。
本地调试通过后，用户可以通过Eclipse的Export功能将代码打成jar包，供后续分布式环境使用。在本示例中，我们将程序包命名为mr-examples.jar。选择src目录，点击Export。
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选择导出模式为Jar File。
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仅需要导出src目录下package(com.aliyun.odps.mapred.open.example)，Jar File名称指定为"mr-examples.jar"。
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确认后，导出成功。
如果用户想在本地模拟新建Project，可以在warehouse下面，创建一个新的子目录(与example_project平级的目录)。


|____my_project (项目空间目录)
|____ <__tables__>
| |__table_name1(非分区表)
| | |____ data(文件)
| | |
| | |____ <__schema__> (文件)
| |
| |__table_name2(分区表)
| |_____partition_name=partition_value(分区目录)
| | |____ data(文件)
| |
| |____ <__schema__> (文件)
|
|____ <__resources__>

|
      |___table_resource_name (表资源)
      |     |____<__ref__>
      |
      |___ file_resource_name（文件资源）

schema文件示例：
非分区表:
project=project_name
table=table_name columns=col1:BIGINT,col2:DOUBLE,col3:BOOLEAN,col4:DATETIME,col5:STRING

分区表:
project=project_name
table=table_name columns=col1:BIGINT,col2:DOUBLE,col3:BOOLEAN,col4:DATETIME,col5:STRING partitions=col1:BIGINT,col2:DOUBLE,col3:BOOLEAN,col4:DATETIME,col5:STRING
data文件示例：
1,1.1,true,2015-06-04 11:22:42 896,hello world
N,N,N,N,N
8.4 UDF开发插件介绍
(1). Local Debug UDF程序
在本章节我们将介绍如何使用Eclipse插件开发并在本地运行UDF。UDAF和UDTF的编写执行过程与UDF类似，均可参考UDF的示例介绍完成。ODPS Eclipse插件提供两种运行UDF的方式，菜单栏和右键单击快速运行方式。
菜单栏运行
从菜单栏选择Run-->Run Configurations...弹出如下对话框。
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用户可以新建一个Run Configuration，选择运行的UDF类及类型、选择ODPS Project、填写输入表信息。
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上述配置中，"Table"表示UDF的输入表，"Partitions"表示读取某个分区下的数据，分区由逗号分隔，"Columns"表示列，将依次作为UDF函数的参数被传入，列名由逗号分隔。
点击"Run"运行，运行结果将显示在控制台中。
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右键单击快速运行
选中一个udf.java文件（比如：UDFExample.java）并单击鼠标右键，选择"Run As" -> "Run UDF|UDAF|UDTF"。
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填入配置信息。
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上述配置中，"Table"表示UDF的输入表，"Partitions"表示读取某个分区下的数据，分区由逗号分隔，"Columns"表示列，将依次作为UDF函数的参数被传入，列名由逗号分隔。
点击"Finish"后，运行UDF，获得输出结果。
(2). 运行用户自定义UDF程序
右击一个工程并选择"New-->UDF"（或者选择菜单栏File-->New-->UDF）。
填写UDF类名然后点击"Finish"。在对应的src目录下生成与UDF类名同名的Java文件，编辑该java文件内容。
package odps;

import com.aliyun.odps.udf.UDF;

public class UserUDF extends UDF {

  /**
   * project: example_project 
   * table: wc_in1 
   * columns: col1,col2
   * 
   */
  public String evaluate(String a, String b) {
    return "ss2s:" + a + "," + b;
  }

}
右击该java文件（如UserUDF.java），选择"Run As"，再选择"ODPS UDF|UDTF|UDAF"。

配置如下对话框。

点击"finish"，得出结果。
ss2s:A1,A2
ss2s:A1,A2
ss2s:A1,A2
ss2s:A1,A2

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