CENTOS上的网络安全工具（十）MapReduce调试环境构建

紧接上一篇，为了把MapReduce的示例搞明白，需要先把Hadoop上的java编译调试环境给整出来，毕竟，一些执行流程的具体细节被封装在了框架中，仅仅靠公开的源代码静态的解读还是太费事了。有了调试器就要方便得多，理解起来也会省事不少。

一、构建基于CODE的Java编程调试环境

1.安装配置Maven插件

在已经安装好Single Node工作模式的Hadoop节点上，按照之前介绍过的方法，首先构建VSCODE环境。要在CODE上构建Java编程环境，需要安装Extension Pack For Java 插件包，主要安装了核Maven有关的6个插件：

插件安装完成后记得重启一下VSCODE，否则在使用maven构建框架的时候有一定可能性会遇到莫名其妙退出的情况……

新建一个testmr文件夹作为工作空间（比如本例在/root/testmr处），在该文件下环境下启动CODE。然后在文件标签页下面，也就是testmr这个空的工作空间下，右键，选择从Maven原型创建新项目：

选择maven-archetype-quickstart构建一个Java框架

在弹出的版本选择中，捡版本高的整吧：

取个自己的组织名字（比如com.pigshome），注意这个名字后面会需要用到:

给生成的框架起个名字（比如testmapreduce），框架会在testmr工作目录下生成一个名为testmapreduce的目录，并存放生成的App文件及测试文件。

接下来会弹出一个对跨狂，要求选择项目所在的目录，我们将/root/testmr工作目录就作为项目的目录，所以选好了直接右上角的“selectDestination Folder”点击就行，然后等待CODE转啊转，此时是Maven在执行框架生成任务：

转到进入交互式模式的时候，Maven会询问一些配置选择，不停的回车啊回车就可以了。

到这里，框架就算生成完了。Maven会弹出一个对话框询问是新打开一个CODE还是使用当前这个。选open会新开一个，选add to worksapce就使用当前的。

点开工作空间中testmapreduce的目录，会发现其下src目录下，有main、test两个子目录。我们主要在main下折腾，所以可以点开其下的App.java文件，这是一个java版本的hello world。

选择调试标签，点击“运行和调试”，会启动当前打开的文件，也就是App.java。环境配置正常的话，应该会不出意外的输出“hello world！”。

2.认识Pom.xml

话说Maven作为java的编译环境构建者，其主要的环境配置信息是存储在名为Pom.xml的文件中的，这个在我们打开testmapreduce文件夹的时候就会发现，其内容如下所示：


"1.0" encoding="UTF-8"?>
 
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0modelVersion>
 
  <groupId>com.pigshomegroupId>
  <artifactId>testmapreduceartifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOTversion>
 
  <name>testmapreducename>
  
  <url>http://www.example.comurl>
 
      
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junitgroupId>
      <artifactId>junitartifactId>
      <version>4.11version>
      <scope>testscope>
    dependency>
  dependencies>
 
  <build>
    <pluginManagement>
      <plugins>
        
        <plugin>
          <artifactId>maven-clean-pluginartifactId>
          <version>3.1.0version>
        plugin>
        
        <plugin>
          <artifactId>maven-resources-pluginartifactId>
          <version>3.0.2version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-compiler-pluginartifactId>
          <version>3.8.0version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-surefire-pluginartifactId>
          <version>2.22.1version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-jar-pluginartifactId>
          <version>3.0.2version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-install-pluginartifactId>
          <version>2.5.2version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-deploy-pluginartifactId>
          <version>2.8.2version>
        plugin>
        
        <plugin>
          <artifactId>maven-site-pluginartifactId>
          <version>3.7.1version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-project-info-reports-pluginartifactId>
          <version>3.0.0version>
        plugin>
      plugins>
    pluginManagement>
  build>
project>

但在pom.xml文件中，目前除了properties组和dependencies组需要我们更改——实际一般dependencies就够了，其它可以暂时不关心。

——本文关于环境搭建的主要内容我们参考了VSCode+Maven+Hadoop开发环境搭建一文。该文中使用属性定义了版本号，故而在发生版本替代时，可以比较简单的更新一下属性的值就行。不过，在我们的试验中，更换版本号的事还是较少发生的，所以就不折腾了。：）

二、配置MapReduce调试环境

1.配置Hadoop依赖项仓库

在Maven的仓库里搜索Hadoop的配置方法，按照Hadoop的要求增加依赖项。建议不要随意添加，那样可能会造成一些莫名奇妙的错误，比如dfs无法启动之类。

再度核实一下版本号，别弄错了

以hadoop-client为例

点击3.3.3（因为我的hadoop安装版本是3.3.3）

从Maven中复制


<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
    <artifactId>hadoop-clientartifactId>
    <version>3.3.3version>
    <scope>providedscope>
dependency>

将其放入dependencies组中。此时pom.xml如下所示：


"1.0" encoding="UTF-8"?>
 
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0modelVersion>
 
  <groupId>com.pigshomegroupId>
  <artifactId>testmapreduceartifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOTversion>
 
  <name>testmapreducename>
  
  <url>http://www.example.comurl>
 
  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.7maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.7maven.compiler.target>
  properties>
 
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junitgroupId>
      <artifactId>junitartifactId>
      <version>4.11version>
      <scope>testscope>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-clientartifactId>
        <version>3.3.3version>
        <scope>providedscope>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-commonartifactId>
        <version>3.3.3version>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-hdfsartifactId>
        <version>3.3.3version>
        <scope>testscope>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-yarn-apiartifactId>
        <version>3.3.3version>
    dependency>
  dependencies>
 
  <build>
    <pluginManagement>
      <plugins>
        
        <plugin>
          <artifactId>maven-clean-pluginartifactId>
          <version>3.1.0version>
        plugin>
        
        <plugin>
          <artifactId>maven-resources-pluginartifactId>
          <version>3.0.2version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-compiler-pluginartifactId>
          <version>3.8.0version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-surefire-pluginartifactId>
          <version>2.22.1version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-jar-pluginartifactId>
          <version>3.0.2version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-install-pluginartifactId>
          <version>2.5.2version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-deploy-pluginartifactId>
          <version>2.8.2version>
        plugin>
        
        <plugin>
          <artifactId>maven-site-pluginartifactId>
          <version>3.7.1version>
        plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-project-info-reports-pluginartifactId>
          <version>3.0.0version>
        plugin>
      plugins>
    pluginManagement>
  build>
project>

看看是否设置成功，在App.java中加入hadoop的支持：


package com.pigshome;
 
 
import java.util.Random;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.InverseMapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.RegexMapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.reduce.LongSumReducer;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
/**
 * Hello world!
 *
 */
public class App 
{
    public static void main( String[] args )
    {
        System.out.println( "Hello World!" );
    }
}

仍然能够成功运行，证明导入是成功的，虽然黄线部分会警告说导入的包都没用过

2. 导入MapReduce项目

如上篇最后所述，Hadoop示例教程中使用了Grep，一个对输入文件中每行字符进行正则匹配并统计命中的MapReduce算法。Grep的源文件在hadoop/share/hadoop/mapreuce/sources/目录下，名字为hadoop-mapreduce-examples-3.3.3-sources.jar

（1）拷贝源文件

使用jar命令将其解压出来，找到Grep.java文件。


[root@pig1 testmr]# mkdir examples
[root@pig1 testmr]# cd examples
[root@pig1 examples]# jar -xvf /root/hadoop/share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-3.3.3-sources.jar 
  已创建: META-INF/
  已解压: META-INF/MANIFEST.MF
  已解压: META-INF/LICENSE.txt
  已解压: META-INF/NOTICE.txt
  已创建: org/
  已创建: org/apache/
  已创建: org/apache/hadoop/
  已创建: org/apache/hadoop/examples/
  已创建: org/apache/hadoop/examples/dancing/
  已创建: org/apache/hadoop/examples/terasort/
  已创建: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/
  已创建: org/apache/hadoop/examples/pi/
  已创建: org/apache/hadoop/examples/pi/math/
  已解压: org/apache/hadoop/examples/WordCount.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/WordMedian.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/BaileyBorweinPlouffe.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/MultiFileWordCount.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/OneSidedPentomino.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/DancingLinks.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/DistributedPentomino.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/Pentomino.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/Sudoku.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/package.html
  已解压: org/apache/hadoop/examples/dancing/puzzle1.dta
  已解压: org/apache/hadoop/examples/Join.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/AggregateWordCount.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/WordMean.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/ExampleDriver.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraSortConfigKeys.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraScheduler.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/GenSort.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraGen.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/Random16.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraValidate.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraOutputFormat.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraSort.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraInputFormat.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/1PBTaskTime.png
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/100TBTaskTime.png
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/500GBTaskTime.png
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/Yahoo2009.tex
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/tera.bib
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/2009-write-up/1TBTaskTime.png
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/Unsigned16.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/TeraChecksum.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/terasort/package.html
  已解压: org/apache/hadoop/examples/SecondarySort.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/DBCountPageView.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/Parser.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/TaskResult.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/DistSum.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/DistBbp.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/SummationWritable.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/Container.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/Combinable.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/Modular.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/Summation.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/LongLong.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/Montgomery.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/Bellard.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/package.html
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/math/ArithmeticProgression.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/Util.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/pi/package.html
  已解压: org/apache/hadoop/examples/Grep.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/AggregateWordHistogram.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/Sort.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/WordStandardDeviation.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/QuasiMonteCarlo.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/RandomWriter.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/RandomTextWriter.java
  已解压: org/apache/hadoop/examples/package.html
[root@pig1 examples]# ls
META-INF  org

将其拷贝到CODE项目中的源码目录下。根据JAVA的默认项目框架，源代码应该在工作目录testmapreduce下的src/main/java/com/pigshome下，当然这里com/pigshome是我的项目标识。


[root@pig1 examples]# cp org/apache/hadoop/examples/Grep.java ../testmapreduce/src/main/java/com/pigshome
[root@pig1 examples]# cd ../testmapreduce/src/main/java/com/pigshome
[root@pig1 pigshome]# ls
App.java  Grep.java
[root@pig1 pigshome]#

所以，需要在Grep中，将下图中红线指出包名改成我们自己的包名，如com.pigshome，和App.java中的一样。

（2）配置输入参数

如同示例一样，需要准备一个输入目录，并将hadoop/etc/hadoop/下的几个xml文件当小白鼠。至于输入目录，其实随便找个地方就行，我们是就在测试程序的同目录下建了一个input目录


[root@pig1 testmr]# mkdir input
[root@pig1 testmr]# cp /root/hadoop/etc/hadoop/*.xml input
[root@pig1 testmr]# ls
examples  input  testmapreduce
[root@pig1 testmr]# ls input
capacity-scheduler.xml  hdfs-rbf-site.xml  kms-acls.xml     yarn-site.xml
core-site.xml           hdfs-site.xml      kms-site.xml
hadoop-policy.xml       httpfs-site.xml    mapred-site.xml
[root@pig1 testmr]#

准备好以后，需要配置项目的launch.json文件，用来指定调试启动时的命令行参数。

在CODE的调试标签页中选择自定义lauch.json文件，生成launch.json文件如下所示：

因为我们的main/java/com/pigshome目录下有App.java和Grep.java两个文件，所以生成的launch.json文件中包含了当前文件、App、Grep共3个启动选择项。所以，根据这个文件夹底下的文件不同，可能launch.json文件的项数会有不同。我们需要更改的是Grep这个启动项的参数。

参考上一篇中我们测试时候的参数，指定我们准备的输入文件夹的位置，在Lauch Grep的组中增加"args"选项，填入输入参数。


{
    // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 
    // 悬停以查看现有属性的描述。
    // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "type": "java",
            "name": "Launch Current File",
            "request": "launch",
            "mainClass": "${file}"
        },
        {
            "type": "java",
            "name": "Launch App",
            "request": "launch",
            "mainClass": "com.pigshome.App",
            "projectName": "testmapreduce"
        },
        {
            "type": "java",
            "name": "Launch Grep",
            "request": "launch",
            "mainClass": "com.pigshome.Grep",
            "projectName": "testmapreduce",
            "args": "/root/testmr/input /root/testmr/output 'dfs[a-z.]+'"
        }
    ]
}

因为有3个启动项，所以在调试菜单中需要选择一下：

选择Launch Grep，然后启动，执行完毕后，可以直接在终端中输入cat output/* 参看结果。

当然，这是因为我们的工作目录就下testmr下，而参数指明了output生成在testmr下。这里需要提一下，前面我们并没有手工生成output，因为hadoop并不希望我们代劳。如果这个目录已经存在，Grep程序会报错……

3.准备源代码支持

一般来说，在Maven的支持下，作为开源项目的Hadoop，其内部实现的源码应该是可以在我们搭建的调试环境中，以右键“转到定义”或者“转到引用”等直接查看的。但不幸的是，在我搭建的3.3.4环境下，尚能看到RegexMapper.java源文件，在3.3.3环境下，就看不到了，Maven会给出无法找到源文件的错误，所以其自己根据调用关系逆向分析，生成一个空的RegexMapper类。

更崩溃的是，我搭的两个一摸一样的3.3.4的环境，虽然都能看见RegexMapper类的源码，但一个有Configuration的源码，另一个死活都没有。

一开始我以为是我的maven设置除了问题，一通找，包括在settings.json文件中增加maven.downloadsources选项也没有用。还好后来意识到一件事，顺着这个思路不仅搞定了这个问题，捎带脚着也解决了离线环境下的调试环境构建问题：

首先捋清楚的是，maven是一个jar依赖包构建工具（这句话很普通，含义很关键）。一个java程序会用到很多jar包，并且这些jar包之间还会有复杂的依赖关系，手工添加会相当麻烦，所以要maven来帮忙。——这个听起来是不是十分的耳熟，这个怎么这么像yum呢……

其次，我们在pom.xml中填写的那些东西，实际和我们在yum.repo.d目录下构建repo文件时写的没什么两样。那些内容，只不过是知道maven到mvnrepository网站上去下载对应的jar包罢了。这个也和yum异曲同工。

所以，源码问题大概率是库本身就有问题（出于更重莫名原因的没有下载下来），没有下载到我们需要的依赖项和源文件。碰到这种库问题的时候，我们有这么2种方法去解决：一是更换源，不过有可能新的源也不见得有；二是构建本地源，就像yum的createrepo一样。但是我也没啥兴趣去研究maven的命令，不知道如何下载并构建本地源，但是有一点是比较容易的——就是等maven下载好了，我们拷贝并且改造一下：

最后，我们只需要知道，maven下载的库是存放在~/.m2文件夹下的，这是个隐藏文件夹，所以ls需要-a一下，使用窗口要记得打开“显示隐藏文件”。和hadoop相关的在repository/org/apache/hadoop目录下

对于Configuration的源文件，在hadoop-common/3.3.4下面，如果这个文件夹下只有hadoop-common-3.3.4.jar而没有hadoop-common-3.3.4-sources.jar，那么是不可能看见源代码的。解决方法也很简单，找到hadoop-common-3.3.4-sources.jar并且拷贝过来就行。这个文件，要么在能够看见源码的环境的对应地方，要么可以直接从hadoop网站上去下载的hadoop-3.3.4-src.tar.gz里面找到。

到这里，再打一个节吧，贴的图太多了，每次往上翻都很难受，再开一贴。

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