基础搭建Hadoop大数据处理-编程
Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA)。网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结。
Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理。但是编写、调试Hadoop程序都有很大难度。正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度。在安装插件,配置Hadoop的相关信息之后,如果用户创建Hadoop程序,插件会自动导入Hadoop编程接口的JAR文件,这样用户就可以在Eclipse的图形化界面中编写、调试、运行Hadoop程序(包括单机程序和分布式程序),也可以在其中查看自己程序的实时状态、错误信息和运行结果,还可以查看、管理HDFS以及文件。总地来说,Hadoop Eclipse插件安装简单,使用方便,功能强大,尤其是在Hadoop编程方面,是Hadoop入门和Hadoop编程必不可少的工具
Hadoop工作目录简介
为了以后方便开发,我们按照下面把开发中用到的软件安装在此目录中,JDK安装除外,我这里把JDK安装在D盘的直属目录Java安装路径下(安装在Program Files下有些地方会报空隔截断错误),下面是工作目录:
系统磁盘(D:)
|---HadoopWork
|--- eclipse
|--- hadoop-2.7.3
|--- workplace
|---……
按照上面目录把Eclipse和Hadoop解压到"D:\HadoopWork"下面,并创建"workplace"作为Eclipse的工作空间。
Eclipse插件开发配置
第一步:把我们的"hadoop2x-eclipse-plugin-master"放到Eclipse的目录的"plugins"中,然后重新Eclipse即可生效。
系统磁盘(D:)
|---HadoopWork
|--- eclipse
|--- plugins
|--- hadoop2x-eclipse-plugin-master.jar
上面是我的"hadoop-eclipse-plugin"插件放置的地方。重启Eclipse如下图:
从上图中左侧"Project Explorer"下面发现"DFS Locations",说明Eclipse已经识别刚才放入的Hadoop Eclipse插件了。
第二步:选择"Window"菜单下的"Preference",然后弹出一个窗体,在窗体的左侧,有一列选项,里面会多出"Hadoop Map/Reduce"选项,点击此选项,选择Hadoop的安装目录(如我的Hadoop目录:D:\HadoopWork\hadoop-2.7.3)。结果如下图:
第三步:切换"Map/Reduce"工作目录,有两种方法:
1)选择"Window"菜单下选择"Open Perspective",弹出一个窗体,从中选择"Map/Reduce"选项即可进行切换。
2)在Eclipse软件的右上角,点击图标""中的"",点击"Other"选项,也可以弹出上图,从中选择"Map/Reduce",然后点击"OK"即可确定。
切换到"Map/Reduce"工作目录下的界面如下图所示。
第四步:建立与Hadoop集群的连接,在Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"进行右击,弹出一个选项,选择"New Hadoop Location",然后弹出一个窗体。
注意上图中的红色标注的地方,是需要我们关注的地方。
Location Name:可以任意其,标识一个"Map/Reduce Location"
Map/Reduce Master
Host:192.168.80.32(Master.Hadoop的IP地址)
Port:9001
DFS Master
Use M/R Master host:前面的勾上。(因为我们的NameNode和JobTracker都在一个机器上。)
Port:9000
User name:hadoop (与署中的一致)
备注:这里面的Host、Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml中配置的地址及端口。不清楚的可以参考"0基础搭建Hadoop大数据处理-集群安装"进行查看。
接着点击"Advanced parameters"从中找见"hadoop.tmp.dir",修改成为我们Hadoop集群中设置的地址,我们的Hadoop集群是"/usr/local/hadoop273/hadoop_tmp",这个参数在"core-site.xml"进行了配置。
点击"finish"之后,会发现Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"出现一条信息,就是我们刚才建立的"Map/Reduce Location"。
第五步:查看HDFS文件系统,并尝试建立文件夹和上传文件。点击Eclipse软件左侧的"DFS Locations"下面的,就会展示出HDFS上的文件结构。
右击">user>hadoop"可以尝试建立一个"文件夹--index_in",然后右击刷新就能查看我们刚才建立的文件夹。
创建完之后,并刷新。
远程登录"Master.Hadoop"服务器,用下面命令查看是否已经建立一个"index_in"的文件夹。
hadoop fs -ls
到此为止,我们的Hadoop Eclipse开发环境已经配置完毕,不尽兴的同学可以上传点本地文件到HDFS分布式文件上,可以互相对比意见文件是否已经上传成功。
Eclipse运行WordCount程序
配置Eclipse的JDK
如果电脑上不仅仅安装的JDK8.0,那么要确定一下Eclipse的平台的默认JDK是否8.0。从"Window"菜单下选择"Preference",弹出一个窗体,从窗体的左侧找见"Java",选择"Installed JREs",然后添加JDK8.0。下面是我的默认选择JRE。
如果没有的话点击Add添加。
添加后按下图选择1.8的版本。
设置Eclipse的编码为UTF-8
创建MapReduce项目
从"File"菜单,选择"Other",找到"Map/Reduce Project",然后选择它。
接着,填写MapReduce工程的名字为"WordCountProject",点击"finish"完成。
目前为止我们已经成功创建了MapReduce项目,我们发现在Eclipse软件的左侧多了我们的刚才建立的项目。
创建WordCount类
选择"WordCountProject"工程,右击弹出菜单,然后选择"New",接着选择"Class",然后填写如下信息:
因为我们直接用Hadoop2.7.3自带的WordCount程序,所以报名需要和代码中的一致为"org.apache.hadoop.examples",类名也必须一致为"WordCount"。这个代码放在如下的结构中。
hadoop-2.7.3
|---src
|---examples
|---org
|---apache
|---hadoop
|---examples
从上面目录中找见"WordCount.java"文件,用记事本打开,然后把代码复制到刚才建立的java文件中。
package org.apache.hadoop.examples; 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 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(); conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.80.32:9001");String[] ars=new String[]{"input","newout"};String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ars).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) {System.err.println("Usage: wordcount ");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);} }
备注:如果不加"conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.80.32:9001");",将提示你的权限不够,其实照成这样的原因是刚才设置的"Map/Reduce Location"其中的配置不是完全起作用,而是在本地的磁盘上建立了文件,并尝试运行,显然是不行的。我们要让Eclipse提交作业到Hadoop集群上,所以我们这里手动添加Job运行地址。
运行WordCount程序
选择"Wordcount.java"程序,右击一次按照"Run AS Run on Hadoop"运行。然后会弹出如下图,按照下图进行操作。
在Console中可以看到输出日志。
查看WordCount运行结果
查看Eclipse软件左侧,右击"DFS Locations》Hadoop273》user》hadoop",点击刷新按钮"Refresh",我们刚才出现的文件夹"newoutput"会出现。记得"newoutput"文件夹是运行程序时自动创建的,如果已经存在相同的的文件夹,要么程序换个新的输出文件夹,要么删除HDFS上的那个重名文件夹,不然会出错。
打开"newoutput"文件夹,打开"part-r-00000"文件,可以看见执行后的结果。
还可以将项目导出成jar包,发送到Hadoop服务器上运行,就像运行自带的example一样。
到此为止,Eclipse开发环境设置已经完毕,并且成功运行Wordcount程序,下一步我们真正开始Hadoop之旅。
扩展
以下列出自己和参考园友列出的问题汇总:
INFO hdfs.DFSClient: Exception in createBlockOutputStream
java.net.NoRouteToHostException: 没有到主机的路由
在每个服务器上jps看下hadoop的进程有没启动,如果都启动了,则停掉主机和几个Slave的防火墙,如果再没有出现问题的话说明相关端口没有开放,在防火墙中加入相关端口。
"error: failure to login"问题
下面以网上找的"hadoop-0.20.203.0"为例,我在使用"V1.0"时也出现这样的情况,原因就是那个"hadoop-eclipse-plugin-1.0.0_V1.0.jar",是直接把源码编译而成,故而缺少相应的Jar包。具体情况如下
详细地址:http://blog.csdn.net/chengfei112233/article/details/7252404
在我实践尝试中,发现hadoop-0.20.203.0版本的该包如果直接复制到eclipse的插件目录中,在连接DFS时会出现错误,提示信息为: "error: failure to login"。
弹出的错误提示框内容为"An internal error occurred during: "Connecting to DFS hadoop".org/apache/commons/configuration/Configuration". 经过察看Eclipse的log,发现是缺少jar包导致的。进一步查找资料后,发现直接复制hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar,该包中lib目录下缺少了jar包。
经过网上资料搜集,此处给出正确的安装方法:
首先要对hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar进行修改。用归档管理器打开该包,发现只有commons-cli-1.2.jar 和hadoop-core.jar两个包。将hadoop/lib目录下的:
commons-configuration-1.6.jar ,
commons-httpclient-3.0.1.jar ,
commons-lang-2.4.jar ,
jackson-core-asl-1.0.1.jar
jackson-mapper-asl-1.0.1.jar
一共5个包复制到hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的lib目录下,如下图:
然后,修改该包META-INF目录下的MANIFEST.MF,将classpath修改为一下内容:
Bundle-ClassPath:classes/,lib/hadoop-core.jar,lib/commons-cli-1.2.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/jackson-core-asl-1.0.1.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.0.1.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-lang-2.4.jar
这样就完成了对hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的修改。
最后,将hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar复制到Eclipse的plugins目录下。(各版本对应的版本号也不相同)
"Permission denied"问题
网上试了很多,有提到"hadoop fs -chmod 777 /user/local/hadoop273 ",有提到"dfs.permissions 的配置项,将value值改为 false",有提到"hadoop.job.ugi",但是通通没有效果。
参考文献:
地址1:http://www.cnblogs.com/acmy/archive/2011/10/28/2227901.html
地址2:http://sunjun041640.blog.163.com/blog/static/25626832201061751825292/
错误类型:org.apache.hadoop.security.AccessControlException: org.apache.hadoop.security .AccessControlException: Permission denied: user=*********, access=WRITE, inode="hadoop": hadoop:supergroup:rwxr-xr-x
解决方案:
我的解决方案直接把系统管理员的名字改成你的Hadoop集群运行hadoop的那个用户。
"Failed to set permissions of path"问题
参考文献:https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-8089
错误信息如下:
ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as: hadoop cause:java.io.IOException Failed to set permissions of path:\usr\hadoop\tmp\mapred\staging\hadoop753422487\.staging to 0700 Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \usr\hadoop\tmp \mapred\staging\hadoop753422487\.staging to 0700
解决方法:
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapred.job.tracker", "[server]:9001");
"[server]:9001"中的"[server]"为Hadoop集群Master的IP地址。
"hadoop mapred执行目录文件权"限问题
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