Ubuntu系统下使用eclipse搭建Hadoop2.7.1运行环境
来源:互联网 发布:剑灵2016天女捏脸数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 00:39
一、安装eclipse
从eclipse官网下载安装文件eclipse downloads,得到eclipse installer,可选择需要的版本安装到本地,搭建hadoop环境选择IDE for Java进行安装。
安装好eclipse后如果需要汉化,可以进入eclipse babel项目eclipse babel downloads,根据页面指示从eclipse中在线下载语言包或者下载到本地解压到eclipse工作目录。
二、安装Hadoop-Eclipse-Plugin
下载hadoop-eclipse-plugin,将release中最新的jar包复制到eclipse安装目录下的dropins文件夹中,重启eclipse。
第一步:选择 Window 菜单下的 Preference ,然后弹出一个窗体,窗体的左侧会多出 Hadoop Map/Reduce 选项,点击此选项,选择 Hadoop 的安装目录(如/usr/local/hadoop)。
第二步:切换 Map/Reduce 工作目录,选择 Window 菜单下选择 Perspective,打开透视图,其他,弹出一个窗体,从中选择 Map/Reduce 选项即可进行切换。
第三步 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和mapred-site.xml的设置一致即可。
点击"Finish"按钮,关闭窗口。
点击左侧的DFSLocations—>MapReduceProject(上一步配置的location name),如能看到user,表示安装成功。
如果出现这个提示这个错误 Error:call from mylinux/127.0.1.1 to localhost:9090 failed on connection exception java.Connection.net.ConnectException拒绝连接。首先确定 hadoop有没有启动,其他的原因参考其他作者的博客:在Ubuntu下使用Eclispe连接hadoop时拒绝链接解决方案总结
三、新建WordCount例子
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:/** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * to you under the Apache License, Version 2.0 (the * "License"); you may not use this file except in compliance * with the License. You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */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> [<in>...] <out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(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); for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) { FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i])); } FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }}
1、在HDFS上创建目录input:
hadoop fs -mkdir input
这是使用命令来创建,我们可以在Eclipse里面右键hadoop(根据个人配置不同这个会有出入)进行创建。
2、拷贝本地任一文本文件到HDFS的input里:
hadoop fs -copyFromLocal /usr/local/hadoop/README.txt input
同样我们可以右键input,然后选择Upload file ,使用可视化的形式进行文件上传。3、点击WordCount.java,右键,点击Run As—>Run Configurations,配置运行参数,参数为:hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output,分别对应输入和输出,需要注意的是,每个人启动hadoop后的输入路径和输出路径均不相同,具体路径以eclipse右侧MapReduceProject中的文件夹路径为准。
当然我们也可以在代码里直接写路径,真正搞懂文件系统你会发现方法还有很多,只是需要修改java代码。
下面这个配置是对应了代码里面这个代码段:
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
4、运行完成后,查看运行结果。
第一种方法就是在终端里面直接使用命令行进行查看。
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/*
第二种方法就是直接在Eclipse里面查看。首先记得刷新一下文件系统, 展开DFS Locations,双击打开part-r00000查看结果。
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