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搭建Eclipse下运行Mapreduce代码的环境

pig2 发表于 2014-3-6 00:09:00 [显示全部楼层] 只看大图 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 1 7420
本帖最后由 pig2 于 2014-3-6 00:18 编辑
可以带着下面问题来阅读:
1.mapreduce的开发方式中本文采用的是什么方式?
2.配置端口中,端口是如何确定的?

准备:
基本的Hadoop环境搭建好,并启动hadoop。
Hadoop集群环境:
10.20.153.125  h5  master
10.20.153.126  h6  slave
10.20.153.127  h7  slave

版本:
hadoop-1.0.0;
eclipse-SDK-3.7.2-linux-gtk

系统:
VMWare下的Ubuntu

第一步:

由于hadoop-1.0.0源码中没有自带eclipse的插件,编译生成org.apache.hadoop.eclipse_1.0.0.jar。把这个插件拷到 eclipse安装目录/plugins/ 下。

第二步:

重启eclipse,配置hadoop installation directory。
若插件安装成功的话,打开Window-->Preferens,会发现Hadoop Map/Reduce选项,在这个选项里需要配置Hadoop installation directory。配置完成后退出。
1.jpg
这里需要注意的是:根据你即将要跑的代码是在当前这个hadoop版本的目录下。

第三步:

配置Map/Reduce Locations。
在Window-->Show View中打开Map/Reduce Locations。Eclipse窗口下会有如下显示。

2.jpg

在这个View中,右键-->New Hadoop Location。弹出如下对话框:

3.jpg

需要配置Location name,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。
这个对话框下面的这个


4.jpg

可以不管。
配置完了,会在eclipse窗口看到

5.jpg

这里我是建了两个DFS Locations,hadoop连接的192.168.71.128就是没有配置好,下面的hadoop-1.0.0就是配置好了。


第四步:

新建项目。
File-->New-->Other-->Map/Reduce Project。
随便可以取个工程名。现在以Hadoop自带的WordCount.java为例来说明如何运行这个mapreduce任务。
把hadoop安装目录下的/src/example/org/apache/hadoop/example/WordCount.java复制到刚才新建的项目下面。

第五步:

创建输入文件。
1.在终端连上机器10.20.153.125,在这台机器上新建input文件夹:

hadoop@inc-platform-dev-153-125.hst.bjc.kfc.alidc.net:/home/hadoop/hadoop-1.0.0>mkdir input;
接着创建两个file文件:

1.png


2.将本机上的输入文件上传到hdfs上:

hadoop@inc-platform-dev-153-125.hst.bjc.kfc.alidc.net:/home/hadoop/hadoop-1.0.0/bin>hadoop fs -put /home/hadoop/hadoop-1.0.0/input input
这个输入文件input被创建在hdfs上的/user/hadoop/input这里
2.png


第六步:

运行代码。
1.      在新建的项目WordCount,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”,

3.png
4.png

这里主要的设置就是Arguments,hdfs:10.20.153.125:9002/user/hadoop/input是输入文件目录,hdfs:10.20.153.125:9002/user/hadoop/output是输出目录。

4.设置完了就点下这个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:hadoop fs –ls /user/hadoop/output
结果如下:

5.png



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