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windows下eclipse远程连接hadoop集群开发mapreduce

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了windows下eclipse远程连接hadoop集群开发mapreduce，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6184字，纯文字阅读大概需要9分钟。

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2017-10-22 17:14:09
 之前都是用python开发maprduce程序的，今天试了在windows下通过eclipse java开发，在开发前先搭建开发环境。在此，总结这个过程，希望能够帮助有需要的朋友。
用Hadoop eclipse plugin，可以浏览管理HDFS，自动创建MR程序的模板文件，最爽的就是可以直接Run on hadoop。
1、安装插件
下载hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar，并把它放到 F:\eclipse\plugins 目录下。
 
2、插件配置与使用
2.1指定hadoop的源码目录
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2.2、打开Map/Reduce视图
”Window”->”Open Perspective”->”Other”->“Map/Reduce”.
“Window”->”Show views”->”Other”->”Map Reduce Tools”->”Map/Reduce locations”.
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正常情况下回出现左上角的HDFS标志，等eclipse与hadoop集群连接后，会在这显示HDFS目录结构。
 
2.3、新建Map/Reduce Localtion
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点击图中红色框或者鼠标右击选中新建，然后出现下面的界面，配置hadoop集群的信息。
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这里需要注意的是hadoop集群信息的填写。因为我是在windows下用eclipse远程连接hadoop集群【完全分布式】开发的，所以这里填写的host是master的IP地址。如果是hadoop伪分布式的可以填写localhost。
【Jser name】填写的windows电脑的用户名，右击【我的电脑】-->【管理】-->【本地用户和组】-->【修改用户名字】
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完成前面的步骤后，正常的eclipse界面应该像下图那样的。注意example1工程是我自己新建的，主要是用来验证eclipse能否远程连接hadoop集群来开发mapreduce程序。并且，此时在eclipse的HDFS视图界面对HDFS的操作（增删查）和在命令行上对HDFS操作的结果是一样的。
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3、开发mapreduce程序
3.1、新建mapreduce工程
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使用插件开发的好处这时显示出来了，完成这一个步骤，在工程视图会出现一个mapreduce工程模板，不用我们自己导入hadoop的jar包。下图红框就是新建mapreduce工程后生成的空模板，我们需要做的是在src文件夹中新建包和开发java程序。
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3.3、在远程终端中通过命令行方式上传文件hadoop fs -put test.txt /input/  或者 通过eclipse 的HDFS视图 上传input文件： /input/test.txt，内容如下： 
                liang ni hao ma
wo hen hao
ha
qwe
asasa
xcxc vbv xxxx aaa eee
 
3.2、WordCount.java程序 
                package
                 com.hadoop.example1;

                import
                 java.io.IOException;

                import
                 java.util.Iterator;

                import
                 java.util.StringTokenizer;

                import
                 org.apache.hadoop.fs.Path;

                import
                 org.apache.hadoop.io.IntWritable;

                import
                 org.apache.hadoop.io.LongWritable;

                import
                 org.apache.hadoop.io.Text;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.JobClient;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.JobConf;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.Mapper;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.Reducer;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;

                import
                 org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

                public
                class
                 WordCount {
    
                public
                static
                class Map extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        privatefinalstatic IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        publicvoid map(LongWritable key, Text value,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                word.set(tokenizer.nextToken());
                output.collect(word, one);
            }
        }
    }
    publicstaticclass Reduce extends MapReduceBase implements
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        publicvoid reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
                throws IOException {
            int sum = 0;
            while (values.hasNext()) {
                sum += values.next().get();
            }
            output.collect(key, new IntWritable(sum));
        }
    }
    publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception {
        JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
        conf.setJobName("wordcount");
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        conf.setMapperClass(Map.class);
        conf.setCombinerClass(Reduce.class);
        conf.setReducerClass(Reduce.class);
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));
        JobClient.runJob(conf);
    }
}

 

3.3、运行examplse1工程
注意的这种开发方式运行采用的是：run on haoop
运行方法：【右击工程】-->【Run as】-->【run on hadoop】 。在这里如果跳出一个界面让你选择，证明现在工程选用的Java Applicaltion不对。这时可以这样做：【右击工程】-->【Run as】-->【run on configrations】。并填写传的参数是输入文件路径和输出目录路径。
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在Linux eclipse上开发，以上步骤都成功的话程序会正常运行。但是在windows eclipse 下开发会以下错误。因为在hadoop源码中会检查windows文件权限，因此，我们要修改hadoop源码。 
14/05/29 13:49:16 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
14/05/29 13:49:16 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:ISCAS cause:java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-ISCAS\mapred\staging\ISCAS1655603947\.staging to 0700
Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-ISCAS\mapred\staging\ISCAS1655603947\.staging to 0700
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:691)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.setPermission(FileUtil.java:664)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:514)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirs(RawLocalFileSystem.java:349)
at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.mkdirs(FilterFileSystem.java:193)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobSubmissionFiles.java:126)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:942)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:936)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Unknown Source)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1190)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:936)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:550)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:580)
at org.apache.hadoop.examples.WordCount.main(WordCount.java:82)
 
3.4、修改hadoop源码以支持windows下eclipse开发mapreduce程序。
出现问题的代码位于 【hadoop-1.2.1\src\core\org\apache\hadoop\fs\FileUtil.java】。
修改方式如下，注释掉对文件权限的判断。
                private
                static
                void checkReturnValue(boolean rv, File p,
FsPermission permission)
throws IOException
{
    /**
    * comment the following, disable this function
 
    if (!rv)
    {
        throw new IOException("Failed to set permissions of path: " + p +
        " to " +
        String.format("%04o", permission.toShort()));
    }
    */
}
然后将修改好的文件重新编译，并将.class文件打包到hadoop-core-1.2.1.jar中，并重新刷新工程。这里，为了方便大家，我提供已经修改后的jar文件包，如果需要可以点击下载，并替换掉原有的hadoop-1.2.1中的jar包，位于hadoop-1.2.1根目录。
再次3,3步骤的操作，这时运行成功了。
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3.5查看结果
在HDFS视图刷新后，可以看到生成output_wordcount文件夹，进入此目录可以看见生成的part-00000，其结果为：技术分享
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原文：http://www.cnblogs.com/liangjf/p/7710789.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的windows下eclipse远程连接hadoop集群开发mapreduce全部内容，希望文章能够帮你解决windows下eclipse远程连接hadoop集群开发mapreduce所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】