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HadoopActivity

Führt einen MapReduce Job auf einem Cluster aus. Bei dem Cluster kann es sich um einen EMR Cluster handeln, der von einer anderen AWS Data Pipeline Ressource verwaltet wird, wenn Sie Folgendes verwenden TaskRunner. Verwenden Sie diese Option, HadoopActivity wenn Sie parallel arbeiten möchten. Auf diese Weise können Sie die Planungsressourcen des YARN Frameworks oder des MapReduce Resource Negotiators in Hadoop 1 verwenden. Wenn Sie die Arbeit mit der Amazon EMR Step-Aktion sequenziell ausführen möchten, können Sie sie trotzdem verwendenEmrActivity.

Beispiele

HadoopActivity unter Verwendung eines EMR Clusters, das verwaltet wird von AWS Data Pipeline

Das folgende HadoopActivity Objekt verwendet eine EmrCluster Ressource, um ein Programm auszuführen:

 {
   "name": "MyHadoopActivity",
   "schedule": {"ref": "ResourcePeriod"},
   "runsOn": {"ref": “MyEmrCluster”},
   "type": "HadoopActivity",
   "preActivityTaskConfig":{"ref":"preTaskScriptConfig”},   
   "jarUri": "/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar",
   "argument": [
     "-files",
     “s3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py“,
     "-mapper",
     "wordSplitter.py",
     "-reducer",
     "aggregate",
     "-input",
     "s3://elasticmapreduce/samples/wordcount/input/",
     "-output",
     “s3://test-bucket/MyHadoopActivity/#{@pipelineId}/#{format(@scheduledStartTime,'YYYY-MM-dd')}"
   ],
   "maximumRetries": "0",
   "postActivityTaskConfig":{"ref":"postTaskScriptConfig”},
   "hadoopQueue" : “high”
 }

Hier ist das entsprechende MyEmrCluster, das die Warteschlangen FairScheduler und YARN für Hadoop 2-basierte Warteschlangen konfiguriert: AMIs

{
  "id" : "MyEmrCluster",
  "type" : "EmrCluster",
   "hadoopSchedulerType" : "PARALLEL_FAIR_SCHEDULING",
  “amiVersion” : “3.7.0”,
  "bootstrapAction" : ["s3://Region.elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop,-z,yarn.scheduler.capacity.root.queues=low\,high\,default,-z,yarn.scheduler.capacity.root.high.capacity=50,-z,yarn.scheduler.capacity.root.low.capacity=10,-z,yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity=30”]
}

Dies ist der, den EmrCluster Sie zur Konfiguration FairScheduler in Hadoop 1 verwenden:

{
      "id": "MyEmrCluster",
      "type": "EmrCluster",    
      "hadoopSchedulerType": "PARALLEL_FAIR_SCHEDULING",
      "amiVersion": "2.4.8",
      "bootstrapAction": "s3://Region.elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop,-m,mapred.queue.names=low\\\\,high\\\\,default,-m,mapred.fairscheduler.poolnameproperty=mapred.job.queue.name"
          }

Die folgenden Konfigurationen EmrCluster basieren auf CapacityScheduler Hadoop 2: AMIs

{
      "id": "MyEmrCluster",
      "type": "EmrCluster",
      "hadoopSchedulerType": "PARALLEL_CAPACITY_SCHEDULING",
      "amiVersion": "3.7.0",
      "bootstrapAction": "s3://Region.elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop,-z,yarn.scheduler.capacity.root.queues=low\\\\,high,-z,yarn.scheduler.capacity.root.high.capacity=40,-z,yarn.scheduler.capacity.root.low.capacity=60"
    }

HadoopActivity unter Verwendung eines vorhandenen Clusters EMR

In diesem Beispiel verwenden Sie Workergroups und a, TaskRunner um ein Programm auf einem vorhandenen EMR Cluster auszuführen. Die folgende Pipeline-Definition dient dazu: HadoopActivity

{
  "objects": [
    {
      "argument": [
        "-files",
        "s3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py",
        "-mapper",
        "wordSplitter.py",
        "-reducer",
        "aggregate",
        "-input",
        "s3://elasticmapreduce/samples/wordcount/input/",
        "-output",
        "s3://test-bucket/MyHadoopActivity/#{@pipelineId}/#{format(@scheduledStartTime,'YYYY-MM-dd')}"
      ],
      "id": "MyHadoopActivity",
      "jarUri": "/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar",
      "name": "MyHadoopActivity",
      "type": "HadoopActivity"
    },
    {
      "id": "SchedulePeriod",
      "startDateTime": "start_datetime",
      "name": "SchedulePeriod",
      "period": "1 day",
      "type": "Schedule",
      "endDateTime": "end_datetime"
    },
    {
      "id": "ShellScriptConfig",
      "scriptUri": "s3://test-bucket/scripts/preTaskScript.sh",
      "name": "preTaskScriptConfig",
      "scriptArgument": [
        "test",
        "argument"
      ],
      "type": "ShellScriptConfig"
    },
    {
      "id": "ShellScriptConfig",
      "scriptUri": "s3://test-bucket/scripts/postTaskScript.sh",
      "name": "postTaskScriptConfig",
      "scriptArgument": [
        "test",
        "argument"
      ],
      "type": "ShellScriptConfig"
    },
    {
      "id": "Default",
      "scheduleType": "cron",
      "schedule": {
        "ref": "SchedulePeriod"
      },
      "name": "Default",
      "pipelineLogUri": "s3://test-bucket/logs/2015-05-22T18:02:00.343Z642f3fe415",
      "maximumRetries": "0",    
      "workerGroup": "myWorkerGroup",
      "preActivityTaskConfig": {
        "ref": "preTaskScriptConfig"
      },
      "postActivityTaskConfig": {
        "ref": "postTaskScriptConfig"
      }    
    }
  ] 
}

Syntax

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