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在Eclipse中配置Hadoop插件

时间:2019-11-08|栏目:Ubuntu|点击:

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Eclipse中配置Hadoop插件

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)

在Eclipse中配置Hadoop插件

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。 

在Eclipse中配置Hadoop插件

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

1 import java.io.IOException;
2 import java.util.StringTokenizer;
3
4 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
5 import org.apache.hadoop.fs.Path;
6 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
7 import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
8 import org.apache.hadoop.io.Text;
9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
12 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
14
15 public class WordCount {
16     public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
17
18         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
19         private Text word = new Text();
20
21         public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
22                 throws IOException, InterruptedException {
23             StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
24             while (itr.hasMoreTokens()) {
25                 word.set(itr.nextToken());
26                 context.write(word, one);
27             }
28         }
29     }
30
31     public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
32         private IntWritable result = new IntWritable();
33
34         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
35                 throws IOException, InterruptedException {
36             int sum = 0;
37             for (IntWritable val : values) {
38                 sum += val.get();
39             }
40             result.set(sum);
41             context.write(key, result);
42         }
43     }
44
45     public static void main(String[] args) throws Exception {
46         Configuration conf = new Configuration();
47         if (args.length != 2) {
48             System.err.println("Usage: wordcount  ");
49             System.exit(2);
50         }
51
52         Job job = new Job(conf, "word count");
53         job.setJarByClass(WordCount.class);
54         job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
55         job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
56         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
57         job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
58         job.setOutputKeyClass(Text.class);
59         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
60
61         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
62         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
63
64         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
65
66     }
67
68 }

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