eclipse远程调试Hadoop

时间：2016-05-15 16:44:54 阅读：310 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

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　　环境需求：　　系统：window 10　　eclipse版本：Mars　　Hadoop版本：2.6.0

　　资源需求：解压后的Hadoop-2.6.0，原压缩包自行下载：下载地址

　　丑话前头说：

　　以下的操作中，eclipse的启动均需要右键“管理员运行”！

　　在创建MapReduce的Project那块需要配置log4j（级别是debug），否则打印不出一些调试的信息，从而不好找出错的原因。配置这个log4j很简单，大家可以在网上搜索一下，应该可以找得到相关的配置。

　　1）首先需要利用ant编译自己的Hadoop-eclipse-plugin插件，你也可以自己网上搜索下载，我不喜欢用别人的东西，所以自己编译了一把，你们也可以参考我的另一篇博文，学着自己编译——《利用Apache Ant编译Hadoop2.6.0-eclipse-plugin》

　　2）把编译好的Hadoop插件放到eclipse目录下的plugins下，然后重启eclipse

　　3）打开window-->Preferences-->Hadoop Map/Reduce设置里面的Hadoop安装目录

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　　4）打开window-->Show View找到MapReduce Tools下的Map/Reduce Location，确定

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　　5）然后在eclipse的主界面就可以看到Map/Reduce Location的对话框了

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　　6）新建一个Hadoop Location，修改HDFS和yarn的主节点和端口，finish。

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　　7）这时，在eclipse的Project Explorer中会看到HDFS的目录结构——DFS Locations

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　　注意：可能你打开这个目录结构的时候回存在权限问题（Premission），这是因为你在Hadoop的HDFS的配置文件hdfs-site.xml中没有配置权限（默认是true，意思是不能被集群外的节点访问HDFS文件目录），我们需要在这儿配置为false，重启hdfs服务，然后刷新上述dfs目录即可：

    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

　　8）然后我们创建一个Map/Reduce Project，创建一个wordcount程序，我把Hadoop的README.txt传到/tmp/mrchor/目录下并改名为readme，输出路径为/tmp/mrchor/out。

package com.mrchor.HadoopDev.hadoopDev;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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;

public class WordCountApp {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, WordCountApp.class.getSimpleName());
        job.setJarByClass(com.mrchor.HadoopDev.hadoopDev.WordCountApp.class);
        // TODO: specify a mapper
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        // TODO: specify a reducer
        job.setReducerClass(MyReducer.class);

        // TODO: specify output types
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

        // TODO: specify input and output DIRECTORIES (not files)
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://master:8020/tmp/mrchor/readme"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://master:8020/tmp/mrchor/out"));

        if (!job.waitForCompletion(true))
            return;
    }

    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
        Text k2 = new Text();
        LongWritable v2 = new LongWritable();
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String[] split = value.toString().split(" ");
            for (String word : split) {
                k2.set(word);
                v2.set(1);
                context.write(k2, v2);
            }
        }
    }
    
    public  static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
        long sum = 0;
        @Override
        protected void reduce(Text k2, Iterable<LongWritable> v2s,
                Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for (LongWritable one : v2s) {
                sum+=one.get();
            }
            context.write(k2, new LongWritable(sum));
        }
    }
    
}

　　9）右键Run As-->Run on Hadoop:

　　　A）注意：这边可能报错:

 java.io.IOException: HADOOP_HOME or hadoop.home.dir are not set.

　　　　这是因为你在安装eclipse的这台机子上没有配置Hadoop的环境变量，需要配置一下：

　　　　一）右键“我的电脑”或者“此电脑”选择属性：进入到高级系统设置-->高级-->环境变量配置-->系统变量

　　　　　　新建一个HADOOP_HOME，配置解压后的Hadoop-2.6.0的目录

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　　　　二）重启eclipse（管理员运行）

　　10）继续运行wordcount程序，Run on Hadoop，可能会报如下错：

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
    at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
    at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:557)
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977)
    at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkAccessByFileMethods(DiskChecker.java:187)
    at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDirAccess(DiskChecker.java:174)
    at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDir(DiskChecker.java:108)
    at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.confChanged(LocalDirAllocator.java:285)
    at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:344)
    at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:150)
    at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:131)
    at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:115)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalDistributedCacheManager.setup(LocalDistributedCacheManager.java:131)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.<init>(LocalJobRunner.java:163)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner.submitJob(LocalJobRunner.java:731)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:536)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1296)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1293)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
    at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1628)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1293)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1314)
    at com.mrchor.HadoopDev.hadoopDev.WordCountApp.main(WordCountApp.java:34)

　　通过源码查看，发现在NativeIO.java有说明——还是权限问题，可能是需要将当前电脑加入到HDFS授权的用户组：

    /**
     * Checks whether the current process has desired access rights on
     * the given path.
     * 
     * Longer term this native function can be substituted with JDK7
     * function Files#isReadable, isWritable, isExecutable.
     *
     * @param path input path
     * @param desiredAccess ACCESS_READ, ACCESS_WRITE or ACCESS_EXECUTE
     * @return true if access is allowed
     * @throws IOException I/O exception on error
     */

　　但是，我们这边有一个更加巧妙的办法解决这个问题——将源码中的这个文件复制到你的MapReduce的Project中，这个意思是程序在执行的时候回优先找你Project下的class作为程序的引用，而不会去引入的外部jar包中找：

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