hadoop编译WORDCOUNT

来源：互联网发布：单片机与usb连接电路图编辑：程序博客网时间：2024/06/05 17:09

 hadoop fs -ls output

hadoop fs -ls

1，首先先配置好JDK

2，并配置SSH免密码登陆

3，安装HADOOP，这里用的是版本hadoop-0.20.2.tar.gz，可上CSDN下载那里找到这个版本。

4，安装伪分布式。

可以把伪分布式的hadoop看做只有一个节点的集群，在这个集群中，这个节点即是master，也是slave；既是NameNode，也是DATANODE；既是jobtracker，也是tasktracker。

解压之后，需修改几个文件。

5，在hadoop的安装目录下，先讲Wordcount.java这个例子打包生成JAR文件。

[root@localhost hadoop-0.20.2]# mkdir FirstJar

[root@localhost hadoop-0.20.2]# cp src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java FirstJar

javac -classpath hadoop-0.20.2-core.jar WordCount.java Wordcount

假如是以上这个版本的话会报错，以为还缺少一个JAR

编译时需加入commons-cli-1.2.jar

命令如下由于编译时需注意包的问题，将WordCount.java放到一个文件下，编译时需注意包的问题

 javac -classpath hadoop-0.20.2-core.jar:/root/hadoop-0.20.2/lib/commons-cli-1.2.jar -d  FirstJar FirstJar/WordCount.java

特别注意引入commons-cli-1.2.jar请使用绝对路径！！！！

会生成已文件org/apache/hadoop/examples/WordCount 的三个CLASS文件

打包JAR文件

[root@localhost hadoop-0.20.2]# jar -cvf Wordcount.jar -C FirstJar/ .

记住后面有个 . !!!!!!!!!!

成功后的页面

added manifestadding: WordCount.java(in = 2395) (out= 813)(deflated 66%)adding: org/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)adding: org/apache/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)adding: org/apache/hadoop/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)adding: org/apache/hadoop/examples/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)adding: org/apache/hadoop/examples/WordCount$TokenizerMapper.class(in = 1790) (out= 765)(deflated 57%)adding: org/apache/hadoop/examples/WordCount.class(in = 1911) (out= 996)(deflated 47%)adding: org/apache/hadoop/examples/WordCount$IntSumReducer.class(in = 1789) (out= 746)(deflated 58%)

之后查看hadoop的目录，会发现生成了Wordcount.jar这个JAR

接着上传输入文件（输入文件是file01,file02，存放在input）

[root@localhost hadoop-0.20.2]# bin/hadoop dfs -mkdir input

可能会报这个错误: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot create directory /user/hadoop/input. Name node is in safe mode.

hadoop dfsadmin -safemode leave

即可解除安全模式，

在分别创建两个file01,file02,内容自定

hadoop jar wordCount.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output

注意类要加上包的路径。

hadoop fs -ls

 hadoop fs -ls output

hadoop fs -cat output/part-r-00000

嘿嘿，终于成功了！