hadoop实战--搭建开发环境及编写Hello World

1、下载

整个Hadoop是基于Java开发的，所以要开发Hadoop相应的程序就得用java方便

进入网站：http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/

选择3.71 eclipse SDK 进入下面的页面：

http://archive.eclipse.org/eclipse/downloads/drops/R-3.7.1-201109091335/#EclipseSDK

选择相关的版本下载JDK，我选择的版本是：eclipse-SDK-3.7.1-linux-gtk

PS：查看linux系统是32位的还是64位的，可以使用下面的命令：

#uname -a

由于我的系统是32位的，所有选择相应的linux版本

2、解压缩

下载下来一般是tar.gz文件,运行：

$tar -zxvf eclipse-SDK-3.7.1-linux-gtk.tar.gz -C ~/opt

这里opt是需要解压的目录，我习惯将一些软件放在opt文件夹中

解完后，在opt文件夹下，就可以看到eclipse文件夹。

运行：$~/opt/eclipse/eclipse

3、下载hadoop在eclise中的插件并配置

直接进入：http://www.java2s.com/Code/Jar/h/Downloadhadoop0202eclipsepluginjar.htm

注意：下载下来的是：hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar.zip，先解压缩成 hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar

当然，更加简单的方法是：hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin/文件夹中有个hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar

将jar包放在eclipse安装目录下的plugins文件夹下。然后启动eclipse

进入后，在菜单window->Rreferences下打开设置：

点击“Ant” 出现：

点击browse选择hadoop的源码下的build目录，然后点OK

打开Window->Show View->Other 选择Map/Reduce Tools，单击Map/Reduce Locations，会打开一个View：

添加Hadoop Loacation，其中Host和Port的内容这里的host和port对应mapred-site.xml中mapred.job.tracker的值，UserName 是用户名，我配置的是localhost和9001

但是出现如下问题，eclipse的左侧看不到project explorer，更看不到其中的dfs

解决办法：

应该在菜单栏

选择：Window->Open pespective-><Map/Reduce>。然后就能看到HDFS文件系统已经所创建得一些项目。

添加Hadoop Loacation，其中Host和Port的内容跟据conf/hadoop-site.xml的配置填写，UserName 是用户名，如下图

成功添加Hadoop Loacation后还可能出现如下错误：

解决办法：

这时候，需要对namenode进行格式化：bin/hadoop namenode -format  

执行命令：bin/start-all.sh

如果test下面的文件夹显示(1)而不是(2)也是正常的，如果要显示(2)，运行《安装并运行hadoop》一文中最后的那几个命令。

在配置完后，在Project Explorer中就可以浏览到DFS中的文件，一级级展开，可以看到之前我们上传的in文件夹，以及当是存放的2个txt文件，同时看到一个在计算完后的out文件夹。

现在我们要准备自己写个Hadoop 程序了，所以我们要把这个out文件夹删除，有两种方式，一是可以在这树上，执行右健删除。 二是可以用命令行：

$ bin/hadoop fs -rmr out

用$bin/hadoop fs -ls 查看

4、编写HelloWorld

环境搭建好了，之前运行Hadoop时，直接用了examples中的示例程序跑了下，现在可以自己来写这个HelloWorld了。在eclipse菜单下 new Project 可以看到，里面增加了Map/Reduce选项：

选中，点下一步：

输入项目名称后，继续(next), 再点Finish

然后在Project Explorer中就可以看到该项目了，展开，src发现里面啥也没有，于是右健菜单，新建类（new->new class)：

然后点击Finish，就可以看到创建了一个java类了：

然后在这个类中填入下面代码：

  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);
  }

填入代码后，会看到一些错误，没关系，点击边上的红叉，然后选择里面的import即可：

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;

这里，如果直接用源码来操作，可能会GenericOptionsParser这个类找不到定义，还是红叉，添加commons-cli-
1.2.jar这个jar包，在build/ivy/lib/Hadoop/Common下，右健Project
Explorer中的MyHelloWorld工程，选择Build Path->Config Build Path

在Liberaries Tab页下，点击Add External JARs 在弹出窗口中，跟据前面说的目录，找到这个jar包，点确定后，回到工程，可以看到红叉消失，说明编译都通过了。

在确保整个工程没有错误后，点击上面的小绿箭头，然后在弹出的小窗口上，选择Run On Hadoop:

点OK后，会弹出小窗口：

然手中选择Choose an existing server from the list below。然后找到之前配置的地址项，选中后，点Finish，然后系统不会Run起来，在控制台（双击可最大化）中可以看到运行结果：

运行完后，可以看到多了一个out文件夹，双击打开out文件可以看到单词的统计结果来

可能出现的问题:

问题1：

如果点了Run On Hadoop没有反应，则可能你下的这个插件有问题，

重新到：https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12460491/hadoop-eclipse-plugin-0.20.3-SNAPSHOT.jar

下载，然后将下载的插件重命名为"hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar"，放入eclipse中的plugins目录下。

问题2：

运行后，如果Console里只输出Usage ：wordcount<in> <out>，

则需要修改下参数，在运行菜单边上小箭头，下拉，点击Run Configuration，：

左边选中 JavaApplication中的 WordCount，右边，在Arguments中输入 in out。然后再点Run 就可以看到结果了。

左边选中 JavaApplication中的 WordCount，右边，在Arguments中输入 in out。然后再点Run 就可以看到结果了。

问题3：

第二次运行会报错，仔细看提示，可以看到报错的是out目录已经存在，所以需要手动来删除一下。

更进一步

上面我们写了一个MapReduce的HelloWorld程序，现在，我们就也学一学HDFS程序的编写。HDFS是什么，它是一个分布式文件存
储系统。一般常用操作有哪些？
当然我们可以从编程角度来：创建、读、写一个文件，列出文件夹中的文件及文件夹列表，删除文件夹，删除目录，移动文件或文件夹，重命名文件或文件夹。

启动eclipse，新建Hadoop项目，名称MyHDFSTest，新建类HDFSTest，点击确定，然后同样工程属性Configure
BuildPath中把 build/ivy/lib/Hadoop下的所有jar包都引用进来(不详细说明了，可参考上面的步骤)

在类中，添加main函数：

public static void main(String[] args) {
}

或者也可以在添加类时，勾选上创建main，则会自动添加上。

在mian函数中添加以下内容：

try {
    Configuration conf = new Configuration();
    conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:9000");
    FileSystem hdfs = FileSystem.get(conf);
    Path path = new Path("in/test3.txt");
    FSDataOutputStream outputStream = hdfs.create(path);
    byte[] buffer = "Hello".getBytes();
    outputStream.write(buffer, 0, buffer.length);
    outputStream.flush();
    outputStream.close();
    System.out.println("Create OK");
    } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

直接添加进来会报错，然后需要添加一些引用才行：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

在没有错误后，点击工具条上的运行， 但这次跟前次不一样，选择Run as Java Application。然后，就可以在输出框中看到Create OK的字样了，表明程序运行成功。

这段代码的意思是在in文件夹下，创建test3.txt，里面的内容是"Hello"。 在运行完后，我们可以到eclipse的Project Explorer中查看是否有这文件以及内容。同样也可以用命令行查看$bin/hadoop fs -ls in。

ok，第一个操作HDFS的程序跑起来了，那其它功能只要套上相应的处理类就可以了。为了方便查找操作，我们列举了张表：

有了这张表，以后在需要的时候就可以方便查询了。