Eclipse下搭建Hadoop2.7.0开发环境

一、安装Eclipse

二、在eclipse上安装hadoop插件

    1、下载hadoop插件

        

 http://download.csdn.net/detail/tondayong1981/8680589

 2、把插件放到eclipse/plugins目录下

 

    3、重启eclipse，配置Hadoop installation directory    

     如果插件安装成功，打开Windows—Preferences后，在窗口左侧会有Hadoop Map/Reduce选项，点击此选项，在窗口右侧设置Hadoop安装路径。

      

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4、配置Map/Reduce Locations

     打开Windows—Open Perspective—Other

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    

    

选择Map/Reduce，点击OK

    

    在右下方看到如下图所示

    

 

点击Map/Reduce Location选项卡，点击右边小象图标，打开Hadoop Location配置窗口：

    输入Location Name，任意名称即可.配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer，Host和Port配置成与core-site.xml的设置一致即可。(貌似Map/Reduce Master 的端口设置任何数字都可以？)

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

点击"Finish"按钮，关闭窗口。

 点击左侧的DFSLocations—>myhadoop（上一步配置的location name)，如能看到user，表示安装成功

   

      

      

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    如果如下图所示表示安装失败，请检查Hadoop是否启动，以及eclipse配置是否正确。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

三、新建WordCount项目

    File—>Project，选择Map/Reduce Project，输入项目名称WordCount等。

    在WordCount项目里新建class，名称为WordCount，代码如下：

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> <out>");　　　　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);}}

四、运行

    1、在HDFS上创建目录input

    hadoop fs -mkdir /user

                hadoop fs -mkdir /user/inhput

    2、拷贝本地README.txt到HDFS的input里

         hadoop fs -copyFromLocal /opt/hadoop/README.txt /user/input

    3、点击WordCount.java，右键，点击Run As—>Run Configurations，配置运行参数，即输入和输出文件夹

　　hdfs://localhost:9000/user/input    hdfs://localhost:9000/user/output

 

    

 

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

　　

点击Run按钮，运行程序。

 

    4、运行完成后，查看运行结果        

        方法1：

 

        hadoop fs -ls output

        可以看到有两个输出结果，_SUCCESS和part-r-00000

        执行hadoop fs -cat output/*

        

        

        方法2:

        展开DFS Locations，如下图所示，双击打开part-r00000查看结果

参考：

http://www.cnblogs.com/kinglau/p/3802705.html