码迷,mamicode.com
首页 > 系统相关 > 详细

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS

时间:2017-01-12 03:01:27      阅读:45      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:new   local   zip   centos   welcome   软件   运行程序   mapreduce   hive   

文章来源:http://www.powerxing.com/hadoop-build-project-using-eclipse/

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS

本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序,在 Hadoop 2.6.0 下验证通过。虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序,但毕竟编写代码不方便。使用 Eclipse,我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作,可以直接运行代码,省去许多繁琐的命令。本教程由厦门大学数据库实验室出品,转载请注明。

环境

本教程在 Hadoop 2.6.0 下验证通过,适用于 Ubuntu/CentOS 系统,理论上可用于任何原生 Hadoop 2 版本,如 Hadoop 2.4.1,Hadoop 2.7.1。

本教程主要测试环境:

  • Ubuntu 14.04
  • Hadoop 2.6.0(伪分布式)
  • Eclipse 3.8

此外,本教材在 CentOS 6.4 系统中也验证通过,对 Ubuntu 与 CentOS 的不同配置之处有作出了注明。

安装 Eclipse

在 Ubuntu 和 CentOS 中安装 Eclipse 的方式有所不同,但之后的配置和使用是一样的。

在 Ubuntu 中安装 Eclipse,可从 Ubuntu 的软件中心直接搜索安装,在桌面左侧任务栏,点击“Ubuntu软件中心”。

技术分享

Ubuntu软件中心

在右上角搜索栏中搜索 eclipse,在搜索结果中单击 eclipse,并点击安装。

技术分享

安装Eclipse

等待安装完成即可,Eclipse 的默认安装目录为:/usr/lib/eclipse。

在 CentOS 中安装 Eclipse,需要下载安装程序,我们选择 Eclipse IDE for Java Developers 版:

下载后执行如下命令,将 Eclipse 安装至 /usr/lib 目录中:

Shell 命令
sudo tar -zxf ~/下载/eclipse-java-mars-1-linux-gtk*.tar.gz -C /usr/lib

 

解压后即可使用。在 CentOS 中可以为程序创建桌面快捷方式,如下图所示,点击桌面右键,选择创建启动器,填写名称和程序位置(/usr/lib/eclipse/eclipse):

技术分享

安装Eclipse

安装 Hadoop-Eclipse-Plugin

要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP)。

下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.6.0.jar (还提供了 2.2.0 和 2.4.1 版本)复制到 Eclipse 安装目录的 plugins 文件夹中,运行 eclipse -clean 重启 Eclipse 即可(添加插件后只需要运行一次该命令,以后按照正常方式启动就行了)。

Shell 命令
# 解压到 ~/下载 中
unzip -qo ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master.zip -d ~/下载 
# 复制到 eclipse 安装目录的 plugins 目录下
sudo cp ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master/release/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar /usr/lib/eclipse/plugins/ 
# 添加插件后需要用这种方式使插件生效
/usr/lib/eclipse/eclipse -clean 

配置 Hadoop-Eclipse-Plugin

在继续配置前请确保已经开启了 Hadoop。

启动 Eclipse 后就可以在左侧的Project Explorer中看到 DFS Locations(若看到的是 welcome 界面,点击左上角的 x 关闭就可以看到了。CentOS 需要切换 Perspective 后才能看到,即接下来配置步骤的第二步)。

技术分享

安装好Hadoop-Eclipse-Plugin插件后的效果

插件需要进一步的配置。

第一步:选择 Window 菜单下的 Preference。

技术分享

打开Preference

此时会弹出一个窗体,窗体的左侧会多出 Hadoop Map/Reduce 选项,点击此选项,选择 Hadoop 的安装目录(如/usr/local/hadoop,Ubuntu不好选择目录,直接输入就行)。

技术分享

选择 Hadoop 的安装目录

第二步:切换 Map/Reduce 开发视图,选择 Window 菜单下选择 Open Perspective -> Other(CentOS 是 Window -> Perspective -> Open Perspective -> Other),弹出一个窗体,从中选择 Map/Reduce 选项即可进行切换。

技术分享

切换 Map/Reduce 开发视图

第三步:建立与 Hadoop 集群的连接,点击 Eclipse软件右下角的 Map/Reduce Locations 面板,在面板中单击右键,选择 New Hadoop Location。

技术分享

建立与 Hadoop 集群的连接

在弹出来的 General 选项面板中,General 的设置要与 Hadoop 的配置一致。一般两个 Host 值是一样的,如果是伪分布式,填写 localhost 即可,另外我使用的Hadoop伪分布式配置,设置 fs.defaultFS 为 hdfs://localhost:9000,则 DFS Master 的 Port 要改为 9000。Map/Reduce(V2) Master 的 Port 用默认的即可,Location Name 随意填写。

最后的设置如下图所示:

技术分享

Hadoop Location 的设置

Advanced parameters 选项面板是对 Hadoop 参数进行配置,实际上就是填写 Hadoop 的配置项(/usr/local/hadoop/etc/hadoop中的配置文件),如我配置了 hadoop.tmp.dir ,就要进行相应的修改。但修改起来会比较繁琐,我们可以通过复制配置文件的方式解决(下面会说到)。

总之,我们只要配置 General 就行了,点击 finish,Map/Reduce Location 就创建好了。

在 Eclipse 中操作 HDFS 中的文件

配置好后,点击左侧 Project Explorer 中的 MapReduce Location (点击三角形展开)就能直接查看 HDFS 中的文件列表了(HDFS 中要有文件,如下图是 WordCount 的输出结果),双击可以查看内容,右键点击可以上传、下载、删除 HDFS 中的文件,无需再通过繁琐的 hdfs dfs -ls 等命令进行操作了。

技术分享

使用Eclipse查看HDFS中的文件内容

如果无法查看,可右键点击 Location 尝试 Reconnect 或重启 Eclipse。

Tips

HDFS 中的内容变动后,Eclipse 不会同步刷新,需要右键点击 Project Explorer中的 MapReduce Location,选择 Refresh,才能看到变动后的文件。

在 Eclipse 中创建 MapReduce 项目

点击 File 菜单,选择 New -> Project…:

技术分享

创建Project

选择 Map/Reduce Project,点击 Next。

技术分享

创建MapReduce项目

填写 Project name 为 WordCount 即可,点击 Finish 就创建好了项目。

技术分享

填写项目名

此时在左侧的 Project Explorer 就能看到刚才建立的项目了。

技术分享

项目创建完成

接着右键点击刚创建的 WordCount 项目,选择 New -> Class

技术分享

新建Class

需要填写两个地方:在 Package 处填写 org.apache.hadoop.examples;在 Name 处填写 WordCount。

技术分享

填写Class信息

创建 Class 完成后,在 Project 的 src 中就能看到 WordCount.java 这个文件。将如下 WordCount 的代码复制到该文件中。

 1 package org.apache.hadoop.examples;
 2  
 3 import java.io.IOException;
 4 import java.util.StringTokenizer;
 5  
 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 7 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 8 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
 9 import org.apache.hadoop.io.Text;
10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
14 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
15 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
16  
17 public class WordCount {
18  
19   public static class TokenizerMapper 
20        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
21  
22     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
23     private Text word = new Text();
24  
25     public void map(Object key, Text value, Context context
26                     ) throws IOException, InterruptedException {
27       StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
28       while (itr.hasMoreTokens()) {
29         word.set(itr.nextToken());
30         context.write(word, one);
31       }
32     }
33   }
34  
35   public static class IntSumReducer 
36        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
37     private IntWritable result = new IntWritable();
38  
39     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 
40                        Context context
41                        ) throws IOException, InterruptedException {
42       int sum = 0;
43       for (IntWritable val : values) {
44         sum += val.get();
45       }
46       result.set(sum);
47       context.write(key, result);
48     }
49   }
50  
51   public static void main(String[] args) throws Exception {
52     Configuration conf = new Configuration();
53     String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
54     if (otherArgs.length != 2) {
55       System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
56       System.exit(2);
57     }
58     Job job = new Job(conf, "word count");
59     job.setJarByClass(WordCount.class);
60     job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
61     job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
62     job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
63     job.setOutputKeyClass(Text.class);
64     job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
65     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
66     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
67     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
68   }
69 }

 

通过 Eclipse 运行 MapReduce

在运行 MapReduce 程序前,还需要执行一项重要操作(也就是上面提到的通过复制配置文件解决参数设置问题):将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件(如伪分布式需要 core-site.xml 和 hdfs-site.xml),以及 log4j.properties 复制到 WordCount 项目下的 src 文件夹(~/workspace/WordCount/src)中:

cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml ~/workspace/WordCount/src
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml ~/workspace/WordCount/src
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties ~/workspace/WordCount/src

 

没有复制这些文件的话程序将无法正确运行,本教程最后再解释为什么需要复制这些文件。

复制完成后,务必右键点击 WordCount 选择 refresh 进行刷新(不会自动刷新,需要手动刷新),可以看到文件结构如下所示:

技术分享

WordCount项目文件结构

点击工具栏中的 Run 图标,或者右键点击 Project Explorer 中的 WordCount.java,选择 Run As -> Run on Hadoop,就可以运行 MapReduce 程序了。不过由于没有指定参数,运行时会提示 “Usage: wordcount “,需要通过Eclipse设定一下运行参数。

右键点击刚创建的 WordCount.java,选择 Run As -> Run Configurations,在此处可以设置运行时的相关参数(如果 Java Application 下面没有 WordCount,那么需要先双击 Java Application)。切换到 “Arguments” 栏,在 Program arguments 处填写 “input output” 就可以了。

技术分享

设置程序运行参数

或者也可以直接在代码中设置好输入参数。可将代码 main() 函数的 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); 改为:

// String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
String[] otherArgs=new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */

 

设定参数后,再次运行程序,可以看到运行成功的提示,刷新 DFS Location 后也能看到输出的 output 文件夹。

技术分享

WordCount 运行结果

至此,你就可以使用 Eclipse 方便的进行 MapReduce程序的开发了。

在 Eclipse 中运行 MapReduce 程序会遇到的问题

在使用 Eclipse 运行 MapReduce 程序时,会读取 Hadoop-Eclipse-Plugin 的 Advanced parameters 作为 Hadoop 运行参数,如果我们未进行修改,则默认的参数其实就是单机(非分布式)参数,因此程序运行时是读取本地目录而不是 HDFS 目录,就会提示 Input 路径不存在。

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: 
Input path does not exist: file:/home/hadoop/workspace/WordCountProject/input

 

所以我们要么修改插件参数,要么将配置文件复制到项目中的 src 目录来覆盖参数,才能让程序能够正确运行。

此外,log4j 用于记录程序的输出日记,需要 log4j.properties 这个配置文件,如果没有复制该文件到项目中,运行程序后在 Console 面板中会出现警告提示:

log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.

 

虽然不影响程序的正确运行的,但程序运行时无法看到任何提示消息(只能看到出错信息)。

参考资料

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS

标签:new   local   zip   centos   welcome   软件   运行程序   mapreduce   hive   

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
0条  
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有 京ICP备13008772号-2
迷上了代码!