【hadoop】本地Eclipse编写hadoop词统计代码本地测试，打包上传服务器测试_使用eclipse编译词频统计程序时,import org.apache.hadoop.conf.c

环境准备

• 1、服务器配置好hadoop2.7.3，详细配置过程可参考 hadoop2.7.3环境配置
• 2、本地安装好Eclipse，并配置好maven
• 3、本地解压hadoop-2.7.3，并下载winutils.exe文件放在自定义目录下

本地Eclipse配置maven

• 下载安装Eclipse，可上网参考
• 下载maven 官网
• 解压到自定义目录

• eclipse中配置maven【依次点击Windows->Preferences->Maven】

• 添加自定义的解压路径下的maven，并勾选，应用

• 修改maven默认的settings.xml
  

• 如果之后下载jar包时比较慢，可以通过maven的settings.xml配置镜像

• 在maven解压路径下的conf中settings.xml，记事本打开
  

阿里云maven镜像：
  <mirrors>
    <mirror>
		<id>aliyun</id>
		<name>aliyun maven</name>
		<mirrorOf>central</mirrorOf>
		<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
    </mirror>
  </mirrors>
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• 重启eclipse

由于我之前已经配置好，这里不一定能成功，可以自行参考网上的

解压hadoop，添加winutils.exe

• 下载hadoop-2.7.3.tar.gz 下载网站
• 解压到自定义目录
• 下载winutils.exe文件，放在自定义目录下

Eclipse准备

• 新建maven项目【new->other】
  

• 下载依赖包，打开pom.xml

• 添加hadoop客户端

添加并保存：
<dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>2.7.3</version>
</dependency> 
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• 保存后，maven dependencies下就会多很多jar包
  

如果之前没有下载过hadoop-client，因为要下载很多jar包会比较慢，通过设置maven镜像可以加快点下载速度

开始写代码（词频计数）

• 实现过程

• 创建包和类

package com.cym.dong.mapreduce;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.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 MyMapReduce {
	//1. 自定义的map类
	//继承Mapper类，<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>   
	//输入的key，输入的value，输出的key，输出的value
	public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
		//创建一个IntWritable类型的对象，给定值为1
		IntWritable i = new IntWritable(1);
		Text keystr  = new Text();
		@Override
		protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
			// TODO Auto-generated method stub
			String line = value.toString();
			
			//传入每一个map方法的key和value做打印
			System.out.println("key : "+key.get()+"--------- value : "+line);
			
			String[] strs = line.split(" ");
			
			for (String str : strs) {
				//每一次循环遍历到一个单词就要输出到下一个步骤
				keystr.set(str);
				context.write(keystr, i);
			}
			
			/*StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
			    while (itr.hasMoreTokens()) {
			    	keystr.set(itr.nextToken());
			       context.write(keystr, i);
			}*/
		}
	}
	
	//2. 自定义的reduce类
	//reducer类的输入，其实就是map类中map方法的输出
	//输入key  输入value  输出key  输出value
	public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
		IntWritable total = new IntWritable();
		@Override
		//Mapper类的map方法的数据输入到Reducer类的group方法中，得到<text, Iter(1,1)>，
		//再将这个数据输入到Reducer类的reduce方法中
		protected void reduce(Text inputKey, Iterable<IntWritable> inputValues,
				Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
			//得到了key
			String key = inputKey.toString();
			//迭代Iterable，把每一个值相加
			int count = 0;
			//循环遍历迭代器中的所有值，做相加
			for (IntWritable intWritable : inputValues) {
				count += intWritable.get();
			}
			//把值设置到IntWritable，等待输出
			total.set(count);
			System.out.println("reduce输出结果： key:" + key +","+ count);
			context.write(inputKey, total);
		}
	}
	
	//3. 运行类，run方法，在测试的时候使用main函数，调用这个类的run方法来运行
	/**
	 * 
	 * @param args 参数是要接受main方法得到的参数，在run中使用
	 * @return
	 * @throws Exception
	 */
	public int run(String[] args) throws Exception {
		//hadoop的配置的上下文
		Configuration configuration = new Configuration();
    	//通过上下文构建一个job的实例，并且传入任务名称，单例！
    	Job job = Job.getInstance(configuration,this.getClass().getSimpleName());
    	
    	//这个参数必须添加，否则本地运行没有问题，服务器上运行会报错
    	job.setJarByClass(MyMapReduce.class);
    	
    	//设置任务从哪里读取数据
    	//调用这个方法的时候，要往args中传入参数，第一个位置上要传入从哪里读数据
    	Path inputpath = new Path(args[0]);
    	FileInputFormat.addInputPath(job, inputpath);
    	
    	//调用这个方法的时候，要往args中传入参数，第二个位置上要传入结果数据保存到哪里
    	Path outputpath = new Path(args[1]);
    	FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputpath);
    	
    	//设置mapper类的参数
    	job.setMapperClass(MyMapper.class);
    	job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    	job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    	
    	//设置reduce类的参数
    	job.setReducerClass(MyReducer.class);
    	job.setOutputKeyClass(Text.class);
    	job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    	job.setNumReduceTasks(2); //设置reduce数目
    	
    	boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);
    	return isSuccess ? 0 : 1;	
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		args = new String[]{
    		"hdfs://192.168.41.51:8020/test.txt",
    		"hdfs://192.168.41.51:8020/out1"
    	};
		MyMapReduce mr = new MyMapReduce();
		try {
			int success = -1;
			success = mr.run(args);
			System.out.println("success:"+success);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
}
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• 开启hadoop服务器
  

自己写的脚本，也可一个个开始：
sbin/start-all-self.sh
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• 运行程序

• 报错1
  

• 解决方法

在任意处输入import org.apache.hadoop.util.Shell;鼠标悬浮在Shell上，按住Ctrl点击鼠标左键

.class不可以修改，Ctrl+a，Ctrl+c全部复制
点到项目的src/main/java目录上，Ctrl+v

• 修改Shell.java

• 报错2
  

• 解决方法

直接点击上面报错中的蓝色字体，609那个

按上面同样的方式复制粘贴
修改609行，让它强行返回true

最后运行

• 目录结构
  

• 测试文件内容
  

• 运行结果
  

• 查看http://dong-01.cym.com:50070
  

补充（添加日志输出）

• 添加log4j.properties文件

• 修改下输出为out2
• 运行结果，就可以输出日志

打包类

• 注释代码
  

• 右键类名，点击Export

• 选择JAR file
  
• 选择保存路径，Next
  
• Next
  
• 指定主类，Finish
  
  

服务器运行

• 上传服务器
  

• 运行bin/yarn jar mymapreduce.jar /test.txt /out3
• 运行结果