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Ubuntu 下Hadoop+Eclipse环境搭建笔记<四> Eclipse下搭建Hadoop

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8 Eclipse下搭建Hadoop2.7.2开发环境

8.1下载并安装Eclipse

因为之前发现安装最新版本的Eclipse后,在Ubuntu中无法正常使用Eclipse的相关菜单选项,所以这里下载的是一个比较旧的SR2版本的Eclipse其下载地址为:http://mirror.rise.ph/eclipse/technology/epp/downloads/release/juno/SR2/eclipse-jee-juno-SR2-linux-gtk.tar.gz

下载完成之后,将压缩包解压到你需要的地方,例如这里解压到了/home/hadoop/HadoopRoot文件夹下。如图8.1-1所示。

图8.1-1 解压Eclipse

图8.1-1 解压Eclipse

下载hadoop-eclipse-plugin-2.7.0.jar(见http://pan.baidu.com/s/1mh62fVy ),将此文件放到Eclipse目录下的plugin目录中,如图8.1-2所示。

图8.1-2 安装插件

图8.1-2 安装插件

进入到Eclipse目录中,双击eclipse文件运行Eclipse IDE,如图8.1-3所示。

图8.1-3 运行Eclipse

图8.1-3 运行Eclipse

进入Eclipse后,点击菜单WindowàPreference,如图8.1-4所示。

图8.1-4 Preference设置

图8.1-4 Preference设置

如图8.1-5所示,设置hadoop的安装目录。

图8.1-5 设置hadoop安装目录

图8.1-5 设置hadoop安装目录

8.2创建Map/Reduce工程

在Eclipse中新建一个工程,并选中Map /Reduce Project,如图8.2-1所示。

图8.2-1创建Map/Reduce工程

图8.2-1创建Map/Reduce工程

新建一个WordCount.java文件,并输入如下的代码。

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);
}
}

如图8.2-2所示,为创建的代码。

图8.2-2 创建WordCount代码

图8.2-2 创建WordCount代码

在工作空间的下方找到Map/Reduce Locations选项卡,点击这个选项卡,然后在空白部分右键,然后在弹出的菜单中选中“New Hadoop Location“,如图8.2-3所示。

图8.2-3 新建Hadoop Location

图8.2-3 新建Hadoop Location

在弹出的配置页面中配置一下名称并修改一下DFS端口(这个端口应该与core-site.xml中的端口一致),如图8.2-4所示,这里的端口应该是9000。

图8.2-4 修改DFS端口

图8.2-4 修改DFS端口

配置后,如果配置正确,在左侧的TestLocation中可以看到DFS中的文件信息,如图8.2-5所示,可以看到之前用命令行创建的input和output文件夹。

图8.2-5 DFS信息

图8.2-5 DFS信息

如图8.2-6所示,点击Run Configurations,修改一下运行配置。

图8.2-6 工程运行配置

图8.2-6 工程运行配置

如图8.2-7所示,在Java Application中新建一个配置并将配置名称修改为WordCount,并在Arguments中输入参数:hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input   hdfs://localhost:9000/user/hadoop/outputtest ,这两个参数实际上就是main函数执行时的输入参数,这里用于输入输出。

图8.2-7 创建新的配置

图8.2-7 创建新的配置

点击run按钮,然后选中Run on Hadoop,如图8.2-8所示。

图8.2-8 设置运行方式

图8.2-8 设置运行方式

运行后可以在左侧相应的文件夹上右键点击刷新,即可看到最新生成的outputtest文件夹了,如图8.2-9和8.2-10所示。

图8.2-9刷新显示

图8.2-9刷新显示

图8.2-10 查看WordCount结果

图8.2-10 查看WordCount结果

至此,Eclipse的Hadoop开发环境已经搭建完毕。

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