前言：
而今朋友们对“java远程下载”大体比较珍视，小伙伴们都需要分析一些“java远程下载”的相关资讯。那么小编也在网络上收集了一些关于“java远程下载””的相关内容，希望兄弟们能喜欢，姐妹们一起来了解一下吧！导读：当我们搭建好远程Yarn集群环境之后想要对YARN集群进行一些操作时，Yarn官方给出了如：web board界面、YARN Commands、Java API、REST API等多种方式。在实际开发中如果想要在Windows本地idea中写代码后进行调试对远程YARN集群进行操作，则需要进行一些环境的配置。接下来本文将讨论如何在windows本地使用Java API的方式对远程Yarn进行监控。
搭建本地hadoop环境
1、下载所需hadoop版本（本例以hadoop-2.7.7 为例子）
2、需下载winutils.exe 和 hadoop.dll
//注：只适用于 2.7.X版本的Hadoop，其他Hadoop版本需自行下载对应版本链接： 提取码：m36r
3、把hadoop.dll和winutils.exe复制到解压后的hadoop文件夹的bin目录下
4、配置环境变量
//新增系统变量HADOOP_HOME=D:\hadoop-2.7.3//编辑CLASSPATH，主要以追加的形式CLASSPATH=%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe;//编辑PATH，主要以追加的形式Path=%HADOOP_HOME%\bin在项目的pom文件中引入依赖
<dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-yarn-client</artifactId> <version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-yarn-api</artifactId> <version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>${hadoop.version}</version></dependency>将远程yarn集群的yarn-site.xml文件添加到项目resource目录下编写监控程序这里举一个简单的例子，实现轮询判断任务名为“Flink per-job cluster”的Job是否在yarn中运行，且状态为RUNNING：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationReport;import org.apache.hadoop.yarn.api.records.YarnApplicationState;import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;import org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.EnumSet;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class YarnMonitor { /** * 判断任务名为appName的任务，是否在yarn中运行，状态为RUNNING * @return boolean * @param appName * @return */ public static boolean yarnIsContains(String appName) { Configuration conf = new YarnConfiguration(); YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient(); yarnClient.init(conf); yarnClient.start(); boolean isContains = false; List<ApplicationReport> applications = new ArrayList<ApplicationReport>(); try { applications = yarnClient.getApplications(EnumSet.of(YarnApplicationState.RUNNING)); for(ApplicationReport application:applications) { String name = application.getName(); if(name.equals(appName)) { System.out.println("ApplicationId ============> "+application.getApplicationId()); System.out.println("name ============> "+application.getName()); System.out.println("queue ============> "+application.getQueue()); System.out.println("queue ============> "+application.getUser()); System.out.println(applications); isContains = true; } } } catch (YarnException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { yarnClient.stop(); } return isContains; } public static void main(String[] args) throws Exception { while(true) { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); boolean yarnIsContains = yarnIsContains("Flink per-job cluster"); System.out.println(yarnIsContains); } } }1、先启动任务后查看yarn的web board，任务名为“Flink per-job cluster”的Job状态为Running，正在运行。
2、执行程序，并查看到控制台输出结果为true
总结搭建本地hadoop环境，包括对应版本的hadoop.dll和winutils.exe项目中引入hadoop-client所需依赖将远程yarn-site.xml文件添加到resource目录下
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