本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-helloworld.html,转载请注明源地址。

欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章

1、下载

整个Hadoop是基于Java开发的,所以要开发Hadoop相应的程序就得用java方便

进入网站:http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/

选择3.71 eclipse SDK 进入下面的页面:

http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/drops/R-3.7.1-201109091335/#EclipseSDK

选择相关的版本下载JDK,我选择的版本是:eclipse-SDK-3.7.1-linux-gtk

PS:查看linux系统是32位的还是64位的,可以使用下面的命令:

#uname -a

由于我的系统是32位的,所有选择相应的linux版本

2、解压缩

下载下来一般是tar.gz文件,运行:

$tar -zxvf eclipse-SDK-3.7.-linux-gtk.tar.gz -C ~/opt

这里opt是需要解压的目录,我习惯将一些软件放在opt文件夹中

解完后,在opt文件夹下,就可以看到eclipse文件夹。

运行:$~/opt/eclipse/eclipse

3、下载hadoop在eclise中的插件并配置

直接进入:http://www.java2s.com/Code/Jar/h/Downloadhadoop0202eclipsepluginjar.htm

注意:下载下来的是:hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar.zip,先解压缩成 hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar

当然,更加简单的方法是:hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin/文件夹中有个hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar

将jar包放在eclipse安装目录下的plugins文件夹下。然后启动eclipse

进入后,在菜单window->Rreferences下打开设置:

点击“Ant” 出现:

点击browse选择hadoop的源码下的build目录,然后点OK

打开Window->Show View->Other 选择Map/Reduce Tools,单击Map/Reduce Locations,会打开一个View:

添加Hadoop Loacation,其中Host和Port的内容这里的host和port对应mapred-site.xml中mapred.job.tracker的值,UserName 是用户名,我配置的是localhost和9001

但是出现如下问题,eclipse的左侧看不到project explorer,更看不到其中的dfs

解决办法:

应该在菜单栏

选择:Window->Open pespective-><Map/Reduce>。然后就能看到HDFS文件系统已经所创建得一些项目。

添加Hadoop Loacation,其中Host和Port的内容跟据conf/hadoop-site.xml的配置填写,UserName 是用户名,如下图

成功添加Hadoop Loacation后还可能出现如下错误:

解决办法:

这时候,需要对namenode进行格式化:bin/hadoop namenode -format

执行命令:bin/start-all.sh

如果test下面的文件夹显示(1)而不是(2)也是正常的,如果要显示(2),运行《安装并运行hadoop》一文中最后的那几个命令。

在配置完后,在Project Explorer中就可以浏览到DFS中的文件,一级级展开,可以看到之前我们上传的in文件夹,以及当是存放的2个txt文件,同时看到一个在计算完后的out文件夹。

现在我们要准备自己写个Hadoop 程序了,所以我们要把这个out文件夹删除,有两种方式,一是可以在这树上,执行右健删除。 二是可以用命令行:

$ bin/hadoop fs -rmr out

用$bin/hadoop fs -ls 查看

4、编写HelloWorld

环境搭建好了,之前运行Hadoop时,直接用了examples中的示例程序跑了下,现在可以自己来写这个HelloWorld了。在eclipse菜单下 new Project 可以看到,里面增加了Map/Reduce选项:

选中,点下一步:

输入项目名称后,继续(next), 再点Finish

然后在Project Explorer中就可以看到该项目了,展开,src发现里面啥也没有,于是右健菜单,新建类(new->new class):

然后点击Finish,就可以看到创建了一个java类了:

然后在这个类中填入下面代码:

  public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ 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<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> 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 <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(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);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}

填入代码后,会看到一些错误,没关系,点击边上的红叉,然后选择里面的import即可:

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;

这里,如果直接用源码来操作,可能会GenericOptionsParser这个类找不到定义,还是红叉,添加commons-cli-1.2.jar这个jar包,在build/ivy/lib/Hadoop/Common下,右健Project Explorer中的MyHelloWorld工程,选择Build Path->Config Build Path

在Liberaries Tab页下,点击Add External JARs 在弹出窗口中,跟据前面说的目录,找到这个jar包,点确定后,回到工程,可以看到红叉消失,说明编译都通过了。

在确保整个工程没有错误后,点击上面的小绿箭头,然后在弹出的小窗口上,选择Run On Hadoop:

点OK后,会弹出小窗口:

然手中选择Choose an existing server from the list below。然后找到之前配置的地址项,选中后,点Finish,然后系统不会Run起来,在控制台(双击可最大化)中可以看到运行结果:

运行完后,可以看到多了一个out文件夹,双击打开out文件可以看到单词的统计结果来

可能出现的问题:

问题1:

如果点了Run On Hadoop没有反应,则可能你下的这个插件有问题,

重新到:https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12460491/hadoop-eclipse-plugin-0.20.3-SNAPSHOT.jar

下载,然后将下载的插件重命名为"hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar",放入eclipse中的plugins目录下。

问题2:

运行后,如果Console里只输出Usage :wordcount<in> <out>,

则需要修改下参数,在运行菜单边上小箭头,下拉,点击Run Configuration,:

左边选中 JavaApplication中的 WordCount,右边,在Arguments中输入 in out。然后再点Run 就可以看到结果了。

左边选中 JavaApplication中的 WordCount,右边,在Arguments中输入 in out。然后再点Run 就可以看到结果了。

问题3:

第二次运行会报错,仔细看提示,可以看到报错的是out目录已经存在,所以需要手动来删除一下。

更进一步

上面我们写了一个MapReduce的HelloWorld程序,现在,我们就也学一学HDFS程序的编写。HDFS是什么,它是一个分布式文件存储系统。一般常用操作有哪些? 当然我们可以从编程角度来:创建、读、写一个文件,列出文件夹中的文件及文件夹列表,删除文件夹,删除目录,移动文件或文件夹,重命名文件或文件夹。

启动eclipse,新建Hadoop项目,名称MyHDFSTest,新建类HDFSTest,点击确定,然后同样工程属性Configure BuildPath中把 build/ivy/lib/Hadoop下的所有jar包都引用进来(不详细说明了,可参考上面的步骤)

在类中,添加main函数:

public static void main(String[] args) {
}

或者也可以在添加类时,勾选上创建main,则会自动添加上。

在mian函数中添加以下内容:

try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:9000");
FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path("in/test3.txt");
FSDataOutputStream outputStream = hdfs.create(path);
byte[] buffer = "Hello".getBytes();
outputStream.write(buffer, 0, buffer.length);
outputStream.flush();
outputStream.close();
System.out.println("Create OK");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}

直接添加进来会报错,然后需要添加一些引用才行:

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

在没有错误后,点击工具条上的运行, 但这次跟前次不一样,选择Run as Java Application。然后,就可以在输出框中看到Create OK的字样了,表明程序运行成功。

这段代码的意思是在in文件夹下,创建test3.txt,里面的内容是"Hello"。 在运行完后,我们可以到eclipse的Project Explorer中查看是否有这文件以及内容。同样也可以用命令行查看$bin/hadoop fs -ls in。

ok,第一个操作HDFS的程序跑起来了,那其它功能只要套上相应的处理类就可以了。为了方便查找操作,我们列举了张表:

操作说明

操作本地文件

操作DFS文件

主要命名空间

java.io.File

java.io.FileInputStream

java.io.FileOutputStream

org.apache.hadoop.conf.Configuration

org.apache.hadoop.fs.FileSystem

org.apache.hadoop.fs.Path

org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;

org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream

初使化对象

new File(路径);

Configuration

FileSystem hdfs

创建文件

File.createNewFile();

FSDataOutputStream = hdfs.create(path)

FSDataOutputStream.write(

buffer, 0, buffer.length);

创建文件夹

File.mkdir()

hdfs.mkdirs(Path);

读文件

new FileInputStream();

FileInputStream.read(buffer)

FSDataInputStream = hdfs.open(path);

FSDataInputStream.read(buffer);

写文件

FileOutputStream.write(

buffer, 0, buffer.length);

FSDataOutputStream = hdfs.append(path)

FSDataOutputStream.write(

buffer, 0, buffer.length);

删除文件(夹)

File.delete()

FileSystem.delete(Path)

列出文件夹内容

File.list();

FileSystem.listStatus()

重命令文件(夹)

File.renameTo(File)

FileSystem.rename(Path, Path)

有了这张表,以后在需要的时候就可以方便查询了。

参考资料:

1、http://www.cnblogs.com/zjfstudio/p/3870762.html

2、http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html

hadoop实战--搭建开发环境及编写Hello World的更多相关文章

  1. hadoop搭建开发环境及编写Hello World

    hadoop搭建开发环境及编写Hello World   本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-helloworld.html,转载请注明源地 ...

  2. Hadoop学习笔记(4) ——搭建开发环境及编写Hello World

    Hadoop学习笔记(4) ——搭建开发环境及编写Hello World 整个Hadoop是基于Java开发的,所以要开发Hadoop相应的程序就得用JAVA.在linux下开发JAVA还数eclip ...

  3. Hadoop基础教程之搭建开发环境及编写Hello World

    整个Hadoop是基于Java开发的,所以要开发Hadoop相应的程序就得用JAVA.在linux下开发JAVA还数eclipse方便. 1.下载 进入官网:http://eclipse.org/do ...

  4. maven实战(01)_搭建开发环境

    一 下载maven 在maven官网上可下载maven:http://maven.apache.org/download.cgi 下载好后,解压.我的解压到了:D:\maven\apache-mave ...

  5. 搭建Spring开发环境并编写第一个Spring小程序

    搭建Spring开发环境并编写第一个Spring小程序 2015-05-27      0个评论    来源:茕夜   收藏    我要投稿 一.前面,我写了一篇Spring框架的基础知识文章,里面没 ...

  6. vue.js2.0实战(1):搭建开发环境及构建项目

    Vue.js学习系列: vue.js2.0实战(1):搭建开发环境及构建项目 https://my.oschina.net/brillantzhao/blog/1541638 vue.js2.0实战( ...

  7. Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境搭建填坑指南

    前提 笔者目前需要搭建数据平台,发现了Windows系统下,Hadoop和Hive等组件的安装和运行存在大量的坑,而本着有坑必填的目标,笔者还是花了几个晚上的下班时候在多个互联网参考资料的帮助下完成了 ...

  8. 【.NET Core项目实战-统一认证平台】基于jackcao博客使用VSCode开发及感悟One搭建开发环境

    原博客系列文章链接:https://www.cnblogs.com/jackcao/ 金焰的世界 感谢博主无私的奉献,感谢博主幼儿班的教学 基于jackcao博客使用VsCode开发及感悟One搭建开 ...

  9. 深入浅出Docker(五):基于Fig搭建开发环境

    概述 在搭建开发环境时,我们都希望搭建过程能够简单,并且一劳永逸,其他的同事可以复用已经搭建好的开发环境以节省开发时间.而在搭建开发环境时,我们经常会被复杂的配置以及重复的下载安装所困扰.在Docke ...

随机推荐

  1. 10.Spark Streaming源码分析:Receiver数据接收全过程详解

    原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/)   在上一篇中介绍了Receiver的整体架构和设计原理,本篇内容主要介绍Receiver在 ...

  2. Socket 异步

    摘要: System.Net.Sockets.Sockte 类有一组增强功能,提供可供专用的高性能套接字应用程序使用的可选异步模式,SocketAsyncEventArgs 类就是这一组增强功能的一部 ...

  3. go chapter 10 函数 方法 struct的方法

    1. struct的方法 // 定义struct type MyStruct struct{} // 定义方法 (那个对象可以回调)方法名(参数) 返回值 {} (s *MyStruct) FillS ...

  4. 关于那些oj链接

    luogu codeforces bzoj poj tyvj

  5. 【最小表示法】BZOJ2882-工艺

    [题目大意] 求一个循环数列的最小表示法. [思路] 最小表示法模板题.之前用SAM做的,MLE了hhhhh戳☆ #include<iostream> #include<cstdio ...

  6. loj117 有源汇有上下界最小流

    link 题意&题解 code: #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,x,y) for (int i=(x);i<=(y);i++) ...

  7. [JOBDU1172]哈夫曼树

    题目大意: 给你一堆权值,求这些权值建成哈夫曼树后的WPL. 思路: 哈夫曼树的WPL等于各非叶子结点权值之和. 所以直接贪心模拟构建哈夫曼树的过程. 先把所有的权值放在一个堆中,然后每次取里面最小的 ...

  8. Spring Cloud项目启动脚本

    #!/bin/bash source /etc/profile cd `dirname $0` BIN_DIR=`pwd` echo "$BIN_DIR"#项目名称 SERVER_ ...

  9. bzoj 1098

    对于关系,看其是否是“等价关系”,即满足:自反,传递,对称. 如果是可以用并查集来连接等价类. 这道题是求原图补集的联通快个数,考虑原图度最少的点(由鸽巢原理,最多为2*e/n个). 先将未与其连边的 ...

  10. CountDownLatch源码分析

    CountDownLatch.Semaphore(信号量)和ReentrantReadWriteLock.ReadLock(读锁)都采用AbstractOwnableSynchronizer共享排队的 ...