eclipse上搭建hadoop開發(fā)環(huán)境-創(chuàng)新互聯(lián)

一、概述

十載的建德網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。營(yíng)銷型網(wǎng)站的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整建德建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司從事“建德網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“建德網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

1.實(shí)驗(yàn)使用的Hadoop集群為偽分布式模式，eclipse相關(guān)配置已完成；

2.軟件版本為hadoop-2.7.3.tar.gz、apache-maven-3.5.0.rar。

二、使用eclipse連接hadoop集群進(jìn)行開發(fā)

1.在開發(fā)主機(jī)上配置hadoop

①將hadoop-2.7.3.tar.gz解壓到本地主機(jī)上

②使用windows版本的hadoop中的bin替換目標(biāo)中的bin文件夾

③配置windows上的hadoop環(huán)境變量

2.在eclipse上配置hadoop集群信息

①在eclipse中添加hadoop路徑

②配置hadoop集群訪問(wèn)信息

3.在hadoop集群中取消權(quán)限驗(yàn)證

hdfs-site.xml
<property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>

4.創(chuàng)建一個(gè)文件測(cè)試連接權(quán)限

5.安裝maven

①將maven解壓到開發(fā)主機(jī)上

②在eclipse上添加maven路徑

5.新建maven工程

6.修改maven配置文件（maven/pom.xml）

  <dependencies>
    <dependency>
    	<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    	<artifactId>hadoop-client</artifactId>
    	<version>2.7.3</version>
	</dependency>
    <dependency>  
      	<groupId>junit</groupId>
      	<artifactId>junit</artifactId>
      	<version>3.8.1</version>
      	<scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

7.新建一個(gè)類用于測(cè)試（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<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> [<in>...] <out>");
      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將log4j.properties移動(dòng)到WordCount類下

②設(shè)置WordCount的運(yùn)行自變量

8.運(yùn)行測(cè)試

三、jar包的導(dǎo)出與提交執(zhí)行

1.導(dǎo)出WordCount

2.將導(dǎo)出的jar包上傳到hadoop集群

[hadoop@hadoop ~]$ ls
wc.jar

3.運(yùn)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.查看運(yùn)行結(jié)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
……

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

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路徑分享：http://muchs.cn/article26/dsjccg.html

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