Eclipse中部署hadoop2.3.0

1 eclipse中hadoop环境部署概览

     eclipse 中部署hadoop包括两大部分：hdfs环境部署和mapreduce任务执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单，部署后就 可以在eclipse中像操作windows目录一样操作hdfs文件。而mapreduce任务执行环境的部署就比较复杂一点，不同版本对环境的要求度 高低不同就导致部署的复杂度大相径庭。例如hadoop1包括以前的版本部署就比较简单，可在windows和Linux执行部署运行，而hadoop2 及以上版本对环境要求就比较严格，一般只能在Linux中部署，如果需要在windows中部署需要使用cygwin等软件模拟Linux环境，该篇介绍 在Linux环境中部署hadoop环境。该篇假设hadoop2.3.0集群已经部署完成，集群访问权限为hadoop用户。这种在eclipse上操 作hdfs和提交mapreduce任务的方式为hadoop客户端操作，故无须在该机器上配置hadoop集群文件，也无须在该机器上启动hadoop 相关进程。

2 部署环境机器相关配置

• Centos6，32位

• Hadoop2.3.0

• Eclipse4.3.2_jee Linux版

• JDK1.7 Linux版

3 eclipse中hdfs及mapreduce环境部署

     3.1 Linux中eclipse安装

            3.1.1 在Linux中选择一个eclipse安装目录如/home目录，将eclipse压缩包eclipse-standard-kepler-SR2-linux-gtk.tar.gz在该目录下解压即可，解压命令如下：

                tar -zxvf eclipse-standard-kepler-SR2-linux-gtk.tar.gz

           3.1.2  解压后的eclipse目录需要赋予hadoop用户权限chown -R hadoop:hadoop /home/eclipse，解压后eclipse目录如下图所示：

            

        3.1.3 将自己打包或者下载的hadoop和eclipse直接的插件导入eclipse的 plugins目录（复制进去即可），该篇使用直接下载的插件hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar，然后启动eclipse。

    3.2 eclipse环境部署

        3.2.1    打开eclipse后切换到mapreduce界面会出现mapreduce插件图标，一个是DFS显示的位置，一个是mapreduce显示的位置，具体如下图所示：

    

        3.2.2 在MapReduce Locations出处点击右键新建mapreduce配置环境，具体图示如下：

        3.2.3 进入mapreduce配置环境，具体如下图所示。 其中，Location name可任意填写，Mapreduce Master中Host为resourcemanager机器ip，Port为 resourcemanager接受任务的端口号，即yarn-site.xml文件中 yarn.resourcemanager.scheduler.address配置项中端口号。DFS Master中的Host为namenode机 器ip，Port为core-site.xml文件中fs.defaultFS配置项中端口号。

        3.2.4 上一步骤配置完成后，我们看到的界面如下图所示。左侧栏中即为hdfs目录，在每个目录上课点击右键操作。

 4 eclipse中直接提交mapreduce任务（此处以wordcount为例，同时注意hadoop集群防火墙需对该机器开放相应端口）

    如果我们将hadoop自带的wordcount在eclipse中执行是不可以的，调整后具体操作如下。

    4.1 首先新建Map/Reduce工程（无须手动导入hadoop jar包），或者新建java工程（需要手动导入hadoop相应jar包）。

        4.1.1 新建Map/Reduce工程（无须手动导入hadoop jar包），具体图示如下图所示：

         4.1.1.1 点击next输入hadoop工程名即可，具体如下图所示：

         4.1.1.2 新建的hadoop工程如下图所示：

         4.1.2 新建java工程（需要手动导入hadoop相应jar包），具体如下图所示：

            4.1.2.1 新建java工程完成后，下面添加hadoop相应jar包，hadoop2.3.0相应jar包在/hadoop-2.3.0/share/hadoop目录中。

            4.1.2.2 进入Libraries，点击Add Library添加hadoop相应jar包。

            4.1.2.3 新建hadoop相应library成功后添加hadoop相应jar包到该library下面即可。

            4.1.2.4 需要添加的hadoop相应jar包有：

                /hadoop-2.3.0/share/hadoop/common下所有jar包，及里面的lib目录下所有jar包

                /hadoop-2.3.0/share/hadoop/hdfs下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

                /hadoop-2.3.0/share/hadoop/mapreduce下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

                /hadoop-2.3.0/share/hadoop/yarn下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

        4.2 eclipse直接提交mapreduce任务所需环境配置代码如下所示：

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.net.URLClassLoader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.jar.JarEntry;
import java.util.jar.JarOutputStream;
import java.util.jar.Manifest;
 
public class EJob {
 
    // To declare global field
    private static List<URL> classPath = new ArrayList<URL>();
 
    // To declare method
    public static File createTempJar(String root) throws IOException {
        if (!new File(root).exists()) {
            return null;
        }
        Manifest manifest = new Manifest();
        manifest.getMainAttributes().putValue("Manifest-Version", "1.0");
        final File jarFile = File.createTempFile("EJob-", ".jar", new File(System.getProperty("java.io.tmpdir")));
 
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
            public void run() {
                jarFile.delete();
            }
        });
 
        JarOutputStream out = new JarOutputStream(new FileOutputStream(jarFile), manifest);
        createTempJarInner(out, new File(root), "");
        out.flush();
        out.close();
        return jarFile;
    }
 
    private static void createTempJarInner(JarOutputStream out, File f,
            String base) throws IOException {
        if (f.isDirectory()) {
            File[] fl = f.listFiles();
            if (base.length() > 0) {
                base = base + "/";
            }
            for (int i = 0; i < fl.length; i++) {
                createTempJarInner(out, fl[i], base + fl[i].getName());
            }
        } else {
            out.putNextEntry(new JarEntry(base));
            FileInputStream in = new FileInputStream(f);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int n = in.read(buffer);
            while (n != -1) {
                out.write(buffer, 0, n);
                n = in.read(buffer);
            }
            in.close();
        }
    }
 
    public static ClassLoader getClassLoader() {
        ClassLoader parent = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
 
        if (parent == null) {
            parent = EJob.class.getClassLoader();
        }
        if (parent == null) {
            parent = ClassLoader.getSystemClassLoader();
        }
        return new URLClassLoader(classPath.toArray(new URL[0]), parent);
    }
 
    public static void addClasspath(String component) {
 
        if ((component != null) && (component.length() > 0)) {
            try {
                File f = new File(component);
 
                if (f.exists()) {
                    URL key = f.getCanonicalFile().toURL();
                    if (!classPath.contains(key)) {
                        classPath.add(key);
                    }
                }
            } catch (IOException e) {
            }
        }
    }
 
}

 

        4.3 修改后的wordcount代码如下

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.permission.FsPermission;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
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 {
 
    /*
     * 用户自定义map函数，对以<key, value>为输入的结果文件进行处理
     * Map过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Mapper类，并重写其map方法。
     * 通过在map方法中添加两句把key值和value值输出到控制台的代码
     * ，可以发现map方法中value值存储的是文本文件中的一行（以回车符为行结束标记），而key值为该行的首字母相对于文本文件的首地址的偏移量。
     * 然后StringTokenizer类将每一行拆分成为一个个的单词
     * ，并将<word,1>作为map方法的结果输出，其余的工作都交有MapReduce框架处理。 每行数据调用一次 Tokenizer：单词分词器
     */
    public static class TokenizerMapper extends
            Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
 
        /*
         * 重写Mapper类中的map方法
         */
        public void map(Object key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            //System.out.println(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());// 获取下个字段的值并写入文件
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
 
    /*
     * 用户自定义reduce函数，如果有多个热度测，则每个reduce处理自己对应的map结果数据
     * Reduce过程需要继承org.apache.hadoop.mapreduce包中Reducer类，并重写其reduce方法。
     * Map过程输出<key,values>中key为单个单词，而values是对应单词的计数值所组成的列表，Map的输出就是Reduce的输入，
     * 所以reduce方法只要遍历values并求和，即可得到某个单词的总次数。
     */
    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 {
 
        /**
         * 环境变量配置
         */
        File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
        ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
        Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
 
        /**
         * 连接hadoop集群配置
         */
        Configuration conf = new Configuration(true);
        conf.set("fs.default.name", "hdfs://192.168.1.111:9000");
        conf.set("hadoop.job.user", "hadoop");
        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        conf.set("mapreduce.jobtracker.address", "192.168.1.100:9001");
        conf.set("yarn.resourcemanager.hostname", "192.168.1.100");
        conf.set("yarn.resourcemanager.admin.address", "192.168.1.100:8033");
        conf.set("yarn.resourcemanager.address", "192.168.1.100:8032");
        conf.set("yarn.resourcemanager.resource-tracker.address", "192.168.1.100:8036");
        conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address", "192.168.1.100:8030");
 
        String[] otherArgs = new String[2];
        otherArgs[0] = "hdfs://192.168.1.111:9000/test_in";//计算原文件目录，需提前在里面存入文件
        String time = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss").format(new Date());
        otherArgs[1] = "hdfs://192.168.1.111:9000/test_out/" + time;//计算后的计算结果存储目录，每次程序执行的结果目录不能相同，所以添加时间标签
 
        /*
         * setJobName()方法命名这个Job。对Job进行合理的命名有助于更快地找到Job，
         * 以便在JobTracker和Tasktracker的页面中对其进行监视
         */
        Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
 
        ((JobConf) job.getConfiguration()).setJar(jarFile.toString());//环境变量调用，添加此句则可在eclipse中直接提交mapreduce任务，如果将该java文件打成jar包，需要将该句注释掉，否则在执行时反而找不到环境变量
 
        // job.setMaxMapAttempts(100);//设置最大试图产生底map数量，该命令不一定会设置该任务运行过车中的map数量
        // job.setNumReduceTasks(5);//设置reduce数量，即最后生成文件的数量
 
        /*
         * Job处理的Map（拆分）、Combiner（中间结果合并）以及Reduce（合并）的相关处理类。
         * 这里用Reduce类来进行Map产生的中间结果合并，避免给网络数据传输产生压力。
         */
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);// 执行用户自定义map函数
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);// 对用户自定义map函数的数据处理结果进行合并，可以减少带宽消耗
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);// 执行用户自定义reduce函数
 
        /*
         * 接着设置Job输出结果<key,value>的中key和value数据类型，因为结果是<单词,个数>，
         * 所以key设置为"Text"类型，相当于Java中String类型
         * 。Value设置为"IntWritable"，相当于Java中的int类型。
         */
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        /*
         * 加载输入文件夹或文件路径，即输入数据的路径
         * 将输入的文件数据分割成一个个的split，并将这些split分拆成<key,value>对作为后面用户自定义map函数的输入
         * 其中，每个split文件的大小尽量小于hdfs的文件块大小
         * （默认64M），否则该split会从其它机器获取超过hdfs块大小的剩余部分数据，这样就会产生网络带宽造成计算速度影响
         * 默认使用TextInputFormat类型，即输入数据形式为文本类型数据文件
         */
        System.out.println("Job start!");
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
 
        /*
         * 设置输出文件路径 默认使用TextOutputFormat类型，即输出数据形式为文本类型文件，字段间默认以制表符隔开
         */
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
 
        /*
         * 开始运行上面的设置和算法
         */
        if (job.waitForCompletion(true)) {
            System.out.println("ok!");
        } else {
            System.out.println("error!");
            System.exit(0);
        }
    }
}

 

        4.4 在eclipse中代码区点击右键，点击里面的run on hadoop即可运行该程序。

 

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