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2017-10-22 17:14:09
之前都是用python开发maprduce程序的,今天试了在windows下通过eclipse java开发,在开发前先搭建开发环境。在此,总结这个过程,希望能够帮助有需要的朋友。
用Hadoop eclipse plugin,可以浏览管理HDFS,自动创建MR程序的模板文件,最爽的就是可以直接Run on hadoop。
1、安装插件
下载hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar,并把它放到 F:\eclipse\plugins 目录下。
2、插件配置与使用
2.1指定hadoop的源码目录
2.2、打开Map/Reduce视图
”Window”->”Open Perspective”->”Other”->“Map/Reduce”.
“Window”->”Show views”->”Other”->”Map Reduce Tools”->”Map/Reduce locations”.
正常情况下回出现左上角的HDFS标志,等eclipse与hadoop集群连接后,会在这显示HDFS目录结构。
2.3、新建Map/Reduce Localtion
点击图中红色框或者鼠标右击选中新建,然后出现下面的界面,配置hadoop集群的信息。
这里需要注意的是hadoop集群信息的填写。因为我是在windows下用eclipse远程连接hadoop集群【完全分布式】开发的,所以这里填写的host是master的IP地址。如果是hadoop伪分布式的可以填写localhost。
【Jser name】填写的windows电脑的用户名,右击【我的电脑】-->【管理】-->【本地用户和组】-->【修改用户名字】
完成前面的步骤后,正常的eclipse界面应该像下图那样的。注意example1工程是我自己新建的,主要是用来验证eclipse能否远程连接hadoop集群来开发mapreduce程序。并且,此时在eclipse的HDFS视图界面对HDFS的操作(增删查)和在命令行上对HDFS操作的结果是一样的。
3、开发mapreduce程序
3.1、新建mapreduce工程
使用插件开发的好处这时显示出来了,完成这一个步骤,在工程视图会出现一个mapreduce工程模板,不用我们自己导入hadoop的jar包。下图红框就是新建mapreduce工程后生成的空模板,我们需要做的是在src文件夹中新建包和开发java程序。
3.3、在远程终端中通过命令行方式上传文件hadoop fs -put test.txt /input/  或者 通过eclipse 的HDFS视图上传input文件: /input/test.txt,内容如下:
liang ni hao ma
wo hen hao
ha
qwe
asasa
xcxc vbv xxxx aaa eee

3.2、WordCount.java程序
package com.hadoop.example1;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;
public class WordCount {public static class Map extends MapReduceBase implementsMapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)throws IOException {String line = value.toString();StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {word.set(tokenizer.nextToken());output.collect(word, one);}}}public static class Reduce extends MapReduceBase implementsReducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)throws IOException {int sum = 0;while (values.hasNext()) {sum += values.next().get();}output.collect(key, new IntWritable(sum));}}public static void main(String[] args) throws Exception {JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);conf.setCombinerClass(Reduce.class);conf.setReducerClass(Reduce.class);conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf);}
}

3.3、运行examplse1工程
注意的这种开发方式运行采用的是:run on haoop
运行方法:【右击工程】-->【Run as】-->【run on hadoop】 。在这里如果跳出一个界面让你选择,证明现在工程选用的Java Applicaltion不对。这时可以这样做:【右击工程】-->【Run as】-->【run on configrations】。并填写传的参数是输入文件路径和输出目录路径。

在Linux eclipse上开发,以上步骤都成功的话程序会正常运行。但是在windows eclipse 下开发会以下错误。因为在hadoop源码中会检查windows文件权限,因此,我们要修改hadoop源码。
14/05/29 13:49:16 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
14/05/29 13:49:16 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:ISCAS cause:java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-ISCAS\mapred\staging\ISCAS1655603947\.staging to 0700
Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-ISCAS\mapred\staging\ISCAS1655603947\.staging to 0700
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:691)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.setPermission(FileUtil.java:664)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:514)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirs(RawLocalFileSystem.java:349)
at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.mkdirs(FilterFileSystem.java:193)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobSubmissionFiles.java:126)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:942)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:936)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Unknown Source)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1190)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:936)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:550)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:580)
at org.apache.hadoop.examples.WordCount.main(WordCount.java:82)

3.4、修改hadoop源码以支持windows下eclipse开发mapreduce程序。
出现问题的代码位于 【hadoop-1.2.1\src\core\org\apache\hadoop\fs\FileUtil.java】。
修改方式如下,注释掉对文件权限的判断。
private static void checkReturnValue(boolean rv, File p,
FsPermission permission)
throws IOException
{/*** comment the following, disable this functionif (!rv){throw new IOException("Failed to set permissions of path: " + p +" to " +String.format("%04o", permission.toShort()));}*/
}

然后将修改好的文件重新编译,并将.class文件打包到hadoop-core-1.2.1.jar中,并重新刷新工程。这里,为了方便大家,我提供已经修改后的jar文件包,如果需要可以点击下载,并替换掉原有的hadoop-1.2.1中的jar包,位于hadoop-1.2.1根目录。
再次3,3步骤的操作,这时运行成功了。
3.5查看结果
在HDFS视图刷新后,可以看到生成output_wordcount文件夹,进入此目录可以看见生成的part-00000,其结果为:

转载于:https://www.cnblogs.com/liangjf/p/7710789.html

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