eclipse_win7_hadoop1.2.1开发环境搭建2

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3、Eclipse运行WordCount程序

3.1 配置Eclipse的JDK

  如果电脑上不仅仅安装的JDK6.0,那么要确定一下Eclipse的平台的默认JDK是否6.0。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JDK6.0。下面是我的默认选择JRE。

 

 

  下面是没有添加之前的设置如下:

 

 

  下面是添加完JDK6.0之后结果如下:

 

 

  接着设置Complier。

 

 

3.2 设置Eclipse的编码为UTF-8

 

 

3.3 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。

 

 

3.4 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Hadoop1.0.0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-1.0.0

        |---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。当然源码有些变动,变动的红色已经标记出。

 

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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", "192.168.1.2:9001");
    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", "192.168.1.2:9001");",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。详细参考"常见问题FAQ_3"。

3.5 运行WordCount程序

  选择"Wordcount.java"程序,右击一次按照"Run ASàRun on Hadoop"运行。然后会弹出如下图,按照下图进行操作。

 

 

  运行结果如下:

 

 

  从上图中我们得知我们的程序已经运行成功了。

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