Eclipse下如何搭建Hadoop2.7.0開發環境

這篇文章主要為大家展示了“Eclipse下如何搭建Hadoop2.7.0開發環境”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Eclipse下如何搭建Hadoop2.7.0開發環境”這篇文章吧。

一、安裝Eclipse

二、在eclipse上安裝hadoop插件

    1、下載hadoop插件

 http://download.csdn.net/detail/tondayong1981/8680589

 2、把插件放到eclipse/plugins目錄下

    3、重啟eclipse，配置Hadoop installation directory    

     如果插件安裝成功，打開Windows—Preferences后，在窗口左側會有Hadoop Map/Reduce選項，點擊此選項，在窗口右側設置Hadoop安裝路徑。

4、配置Map/Reduce Locations

     打開Windows—Open Perspective—Other

選擇Map/Reduce，點擊OK

    在右下方看到如下圖所示

點擊Map/Reduce Location選項卡，點擊右邊小象圖標，打開Hadoop Location配置窗口：

    輸入Location Name，任意名稱即可.配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer，Host和Port配置成與core-site.xml的設置一致即可。(貌似Map/Reduce Master 的端口設置任何數字都可以？)

點擊"Finish"按鈕，關閉窗口。

 點擊左側的DFSLocations—>myhadoop（上一步配置的location name)，如能看到user，表示安裝成功

    如果如下圖所示表示安裝失敗，請檢查Hadoop是否啟動，以及eclipse配置是否正確。

三、新建WordCount項目

    File—>Project，選擇Map/Reduce Project，輸入項目名稱WordCount等。

    在WordCount項目里新建class，名稱為WordCount，代碼如下：

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);
}
}

四、運行

    1、在HDFS上創建目錄input

    hadoop fs -mkdir /user

                hadoop fs -mkdir /user/inhput

    2、拷貝本地README.txt到HDFS的input里

         hadoop fs -copyFromLocal /opt/hadoop/README.txt /user/input

    3、點擊WordCount.java，右鍵，點擊Run As—>Run Configurations，配置運行參數，即輸入和輸出文件夾

　　hdfs://localhost:9000/user/input    hdfs://localhost:9000/user/output

點擊Run按鈕，運行程序。

    4、運行完成后，查看運行結果        

        方法1：

        hadoop fs -ls output

        可以看到有兩個輸出結果，_SUCCESS和part-r-00000

        執行hadoop fs -cat output/*

        方法2:

        展開DFS Locations，如下圖所示，雙擊打開part-r00000查看結果

以上是“Eclipse下如何搭建Hadoop2.7.0開發環境”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！