编译运行hadoop程序

实验简介：将java文件打包，在MapReduce环境中运行

实验环境：Hadoop1.2.1  JDK1.7

实验代码：

package com.qhy.wordcount;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.*;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;

/**
 * Created by Administrator on 2016/11/27.
 */
public class WordCount {
    public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(LongWritable key , Text value , OutputCollector<Text,IntWritable> output , Reporter reporter) throws IOException{
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            while(tokenizer.hasMoreTokens()){
                word.set(tokenizer.nextToken());
                output.collect(word , one);
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends MapReduceBase implements  Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

        public void reduce(Text key , Iterator<IntWritable> values , OutputCollector<Text,IntWritable> output , Reporter reporter) throws  IOException{
            int sum = 0;
            while(values.hasNext()){
                sum += values.next().get();
            }
            output.collect(key,new IntWritable(sum));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException{
        JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
        conf.setJobName("wordcount");

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        conf.setMapperClass(Map.class);
        conf.setReducerClass(Reduce.class);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf,new Path(args[1]));

        JobClient.runJob(conf);
    }
}

 这是一个简单的WordCount程序，想必大家都不陌生。

首先定义一些东西：hadoop的路径为：a/hadoop   .java文件的地址为  b/WordCount.java 

第一步：生成.class文件

javac -classpath a/hadoop/hadoop-core-1.2.1.jar -d 存放.class文件目录 b/WordCount

结束后在指定目录中可以看到三个.class文件(因为本人代码有所在包(com.qhy.wordcount)，所以会存放在  目标目录/com/qhy/wordcout/文件夹下)

 

第二步:打包成jar文件

jar -cvf WordCount.jar -C 存放.class的文件夹路径/ .

WordCount.jar表示要打包成的jar名字；还有存放.class的路径，我这里这个路径指向com那个文件夹就行了；注意：最后有一个 “.”表示生成的jar文件存放在了当前目录。

第三步：上传输入文件到hdfs上

bin/hadoop dfs -mkdir wordcountInput
bin/hadoop dfs -put 输入文件所在目录 wordcountInput

第四步：运行WordCount程序

bin/hadoop jar x/WordCount.jar com.qhy.wordcount.WordCount wordcountInput output

这这里，需要注意：第一个参数是jar文件的完整路径；第二个参数为运行的类，如果在某个包中，要把包的路径也写出来，如上所示；剩下两个参数一个是输入路径，一个输出路径

运行结果如下（通过网页查看的）：