Eclipse下如何搭建Hadoop2.7.0開(kāi)發(fā)環(huán)境

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一、安裝Eclipse

二、在eclipse上安裝hadoop插件

    1、下載hadoop插件

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

 2、把插件放到eclipse/plugins目錄下

    3、重啟eclipse，配置Hadoop installation directory    

     如果插件安裝成功，打開(kāi)Windows—Preferences后，在窗口左側(cè)會(huì)有Hadoop Map/Reduce選項(xiàng)，點(diǎn)擊此選項(xiàng)，在窗口右側(cè)設(shè)置Hadoop安裝路徑。

4、配置Map/Reduce Locations

     打開(kāi)Windows—Open Perspective—Other

選擇Map/Reduce，點(diǎn)擊OK

    在右下方看到如下圖所示

點(diǎn)擊Map/Reduce Location選項(xiàng)卡，點(diǎn)擊右邊小象圖標(biāo)，打開(kāi)Hadoop Location配置窗口：

    輸入Location Name，任意名稱(chēng)即可.配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer，Host和Port配置成與core-site.xml的設(shè)置一致即可。(貌似Map/Reduce Master 的端口設(shè)置任何數(shù)字都可以？)

點(diǎn)擊"Finish"按鈕，關(guān)閉窗口。

 點(diǎn)擊左側(cè)的DFSLocations—>myhadoop（上一步配置的location name)，如能看到user，表示安裝成功

    如果如下圖所示表示安裝失敗，請(qǐng)檢查Hadoop是否啟動(dòng)，以及eclipse配置是否正確。

三、新建WordCount項(xiàng)目

    File—>Project，選擇Map/Reduce Project，輸入項(xiàng)目名稱(chēng)WordCount等。

    在WordCount項(xiàng)目里新建class，名稱(chēng)為WordCount，代碼如下：

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、運(yùn)行

    1、在HDFS上創(chuàng)建目錄input

    hadoop fs -mkdir /user

                hadoop fs -mkdir /user/inhput

    2、拷貝本地README.txt到HDFS的input里

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

    3、點(diǎn)擊WordCount.java，右鍵，點(diǎn)擊Run As—>Run Configurations，配置運(yùn)行參數(shù)，即輸入和輸出文件夾

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

點(diǎn)擊Run按鈕，運(yùn)行程序。

    4、運(yùn)行完成后，查看運(yùn)行結(jié)果        

        方法1：

        hadoop fs -ls output

        可以看到有兩個(gè)輸出結(jié)果，_SUCCESS和part-r-00000

        執(zhí)行hadoop fs -cat output/*

        方法2:

        展開(kāi)DFS Locations，如下圖所示，雙擊打開(kāi)part-r00000查看結(jié)果

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