eclipse上搭建hadoop开发环境

一、概述

10年的汝阳网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。成都全网营销的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整汝阳建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联从事“汝阳网站设计”,“汝阳网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。

1.实验使用的Hadoop集群为伪分布式模式，eclipse相关配置已完成；

2.软件版本为hadoop-2.7.3.tar.gz、apache-maven-3.5.0.rar。

二、使用eclipse连接hadoop集群进行开发

1.在开发主机上配置hadoop

①将hadoop-2.7.3.tar.gz解压到本地主机上

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②使用windows版本的hadoop中的bin替换目标中的bin文件夹

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③配置windows上的hadoop环境变量

2.在eclipse上配置hadoop集群信息

①在eclipse中添加hadoop路径

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②配置hadoop集群访问信息

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3.在hadoop集群中取消权限验证

hdfs-site.xml

    dfs.permissions
    false

4.创建一个文件测试连接权限

5.安装maven

①将maven解压到开发主机上

②在eclipse上添加maven路径

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5.新建maven工程

6.修改maven配置文件（maven/pom.xml）

  
    
    	org.apache.hadoop
    	hadoop-client
    	2.7.3
	
      
      	junit
      	junit
      	3.8.1
      	test

7.新建一个类用于测试（WordCount）

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
 
public class WordCount {
 
  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper{
   
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
     
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
 
  public static class IntSumReducer
       extends Reducer {
    private IntWritable result = new IntWritable();
 
    public void reduce(Text key, Iterable values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }
 
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length < 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount  [...] ");
      System.exit(2);
    }
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
      FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
    }
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,
      new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

8.配置WordCount

①将log4j.properties移动到WordCount类下

②设置WordCount的运行自变量

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8.运行测试

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三、jar包的导出与提交执行

1.导出WordCount

2.将导出的jar包上传到hadoop集群

[hadoop@hadoop ~]$ ls
wc.jar

3.运行

[hadoop@hadoop ~]$ hadoop jar wc.jar WordCount /user/hadoop/input/* /user/hadoop/output/out
17/09/06 22:36:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop/192.168.100.141:8032
17/09/06 22:36:57 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
17/09/06 22:36:58 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
17/09/06 22:36:58 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1504744740212_0001
17/09/06 22:36:59 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1504744740212_0001
17/09/06 22:36:59 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://hadoop:8088/proxy/application_1504744740212_0001/
17/09/06 22:36:59 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1504744740212_0001
17/09/06 22:37:36 INFO mapreduce.Job: Job job_1504744740212_0001 running in uber mode : false
17/09/06 22:37:36 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
17/09/06 22:38:26 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
17/09/06 22:38:42 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
17/09/06 22:38:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1504744740212_0001 completed successfully

4.查看运行结果

[hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/out/part-r-00000
"AS              1
"GCC        1
"License");     1
&            1
'Aalto       1
'Apache         4
'ArrayDeque',    1
'Bouncy         1
'Caliper',       1
'Compress-LZF',   1
……

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