1、使用Hadoop的版本为稳定版0.20.203.0rc1
hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz
当然插件也要选用hadoop-0.20.203.0/contrib/eclipse-plugin中的
hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar
eclipse 可以使用
eclipse-jee-indigo-SR1-linux-gtk.tar.gz
2、在eclipse 中配置Hadoop开发环境时,端口号的设置
Map/Reduce Master中
port 填9001, 与Hadoop配置文件mapred-site.xml中mapred.job.tracker的端口一致
DFS Master
port 填9000,与Hadoop配置文件core-site.xml中fs.default.name的端口号一致。
参考下面这个描述比较详细的文章:
1.安装插件
准备程序:
eclipse-3.3.2(这个版本的插件只能用这个版本的eclipse)
hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar (在hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin目录下)
将hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar 复制到eclipse/plugins目录下,重启eclipse。
2.打开MapReduce视图
Window -> Open Perspective -> Other 选择Map/Reduce,图标是个蓝色的象。
3.添加一个MapReduce环境
在eclipse下端,控制台旁边会多一个Tab,叫“Map/Reduce Locations”,在下面空白的地方点右键,选择“New Hadoop location...”,如图所示:
在弹出的对话框中填写如下内容:
Location name(取个名字)
Map/Reduce Master(Job Tracker的IP和端口,根据mapred-site.xml中配置的mapred.job.tracker来填写)
DFS Master(Name Node的IP和端口,根据core-site.xml中配置的fs.default.name来填写)
4.使用eclipse对HDFS内容进行修改
经过上一步骤,左侧“Project Explorer”中应该会出现配置好的HDFS,点击右键,可以进行新建文件夹、删除文件夹、上传文件、下载文件、删除文件等操作。
注意:每一次操作完在eclipse中不能马上显示变化,必须得刷新一下。
5.创建MapReduce工程
5.1配置Hadoop路径
Window -> Preferences 选择 “Hadoop Map/Reduce”,点击“Browse...”选择Hadoop文件夹的路径。
这个步骤与运行环境无关,只是在新建工程的时候能将hadoop根目录和lib目录下的所有jar包自动导入。
5.2创建工程
File -> New -> Project 选择“Map/Reduce Project”,然后输入项目名称,创建项目。插件会自动把hadoop根目录和lib目录下的所有jar包导入。
5.3创建Mapper或者Reducer
File -> New -> Mapper 创建Mapper,自动继承mapred包里面的MapReduceBase并实现Mapper接口。
注意:这个插件自动继承的是mapred包里旧版的类和接口,新版的Mapper得自己写。
Reducer同理。
6.在eclipse中运行WordCount程序
6.1导入WordCount
6.2配置运行参数
Run As -> Open Run Dialog... 选择WordCount程序,在Arguments中配置运行参数:/mapreduce/wordcount/input /mapreduce/wordcount/output/1
分别表示HDFS下的输入目录和输出目录,其中输入目录中有几个文本文件,输出目录必须不存在。
6.3运行
Run As -> Run on Hadoop 选择之前配置好的MapReduce运行环境,点击“Finish”运行。
控制台会输出相关的运行信息。
6.4查看运行结果
在输出目录/mapreduce/wordcount/output/1中,可以看见WordCount程序的输出文件。除此之外,还可以看见一个logs文件夹,里面会有运行的日志。
参考二:
接上一篇文章:
Hadoop学习全程记录——hadoop 入门
这是Hadoop学习全程记录第2篇,在这篇里我将介绍一下如何在Eclipse下写第一个MapReduce程序。
新说明一下我的开发环境:
操作系统:在windows下使用wubi安装了ubuntu 10.10
hadoop版本:hadoop-0.20.2.tar.gz
Eclipse版本:eclipse-jee-helios-SR1-linux-gtk.tar.gz
为了学习方便这个例子在“伪分布式模式”Hadoop安装方式下开发。
第一步,我们先启动Hadoop守护进程。
如果你读过我第1篇文章
Hadoop学习全程记录——hadoop 入门应该比较清楚在“伪分布式模式”下启动Hadoop守护进程的方法,在这里就不多说了。
第二步,在Eclipse下安装hadoop-plugin。
1.复制 hadoop安装目录/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar 到 eclipse安装目录/plugins/ 下。
2.重启eclipse,配置hadoop installation directory。
如果安装插件成功,打开Window-->Preferens,你会发现Hadoop Map/Reduce选项,在这个选项里你需要配置Hadoop installation directory。配置完成后退出。
3.配置Map/Reduce Locations。
在Window-->Show View中打开Map/Reduce Locations。
在Map/Reduce Locations中新建一个Hadoop Location。在这个View中,右键-->New Hadoop Location。在弹出的对话框中你需要配置Location name,如myubuntu,还有Map/Reduce Master和DFS Master。这里面的Host、Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml中配置的地址及端口。如:
Map/Reduce Master
DFS Master
配置完后退出。点击DFS Locations-->myubuntu如果能显示文件夹(2)说明配置正确,如果显示"拒绝连接",请检查你的配置。
第三步,新建项目。
File-->New-->Other-->Map/Reduce Project
项目名可以随便取,如hadoop-test。
复制 hadoop安装目录/src/example/org/apache/hadoop/example/WordCount.java到刚才新建的项目下面。
第四步,上传模拟数据文件夹。
为了运行程序,我们需要一个输入的文件夹,和输出的文件夹。输出文件夹,在程序运行完成后会自动生成。我们需要给程序一个输入文件夹。
1.在当前目录(如hadoop安装目录)下新建文件夹input,并在文件夹下新建两个文件file01、file02,这两个文件内容分别如下:
file01
file02
2.将文件夹input上传到分布式文件系统中。
在已经启动Hadoop守护进程终端中cd 到hadoop安装目录,运行下面命令:
- bin/hadoopfs-putinputinput01
这个命令将input文件夹上传到了hadoop文件系统了,在该系统下就多了一个input01文件夹,你可以使用下面命令查看:
第五步,运行项目。
1.在新建的项目hadoop-test,点击WordCount.java,右键-->Run As-->Run Configurations
2.在弹出的Run Configurations对话框中,点Java Application,右键-->New,这时会新建一个application名为WordCount
3.配置运行参数,点Arguments,在Program arguments中输入“你要传给程序的输入文件夹和你要求程序将计算结果保存的文件夹”,如:
这里面的input01就是你刚传上去文件夹。文件夹地址你可以根据自己具体情况填写。
4.点击Run,运行程序。
点击Run,运行程序,过段时间将运行完成,等运行结束后,可以在终端中用命令:
查看是否生成文件夹output01。
用下面命令查看生成的文件内容:
- bin/hadoopfs-catoutput01/*
如果显示如下,恭喜你一切顺利,你已经成功在eclipse下运行第一个MapReduce程序了。
- Bye1
- Goodbye1
- Hadoop2
- Hello2
- World2
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