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Hadoop集群（第7期）_Eclipse开发环境设置

2016-03-08 00:00 549 查看

1、Hadoop开发环境简介

1.1 Hadoop集群简介

　　Java版本：jdk-6u31-linux-i586.bin
　　Linux系统：CentOS6.0
　　Hadoop版本：hadoop-1.0.0.tar.gz

1.2 Windows开发简介

　　Java版本：jdk-6u31-windows-i586.exe
　　Win系统：Windows 7 旗舰版
　　Eclipse软件：eclipse-jee-indigo-SR1-win32.zip | eclipse-jee-helios-SR2-win32.zip
　　Hadoop软件：hadoop-1.0.0.tar.gz
　　Hadoop Eclipse 插件：hadoop-eclipse-plugin-1.0.0.jar
　　下载地址：http://download.csdn.net/detail/xia520pi/4113746
　　备注：下面是网上收集的收集的"hadoop-eclipse-plugin-1.0.0.jar"，除"版本2.0"是根据"V1.0"按照"常见问题FAQ_1"改的之外，剩余的"V3.0"、"V4.0"和"V5.0"和"V2.0"一样是别人已经弄好的，而且我已经都测试过，没有任何问题，可以放心使用。我们这里选择第"V5.0"使用。记得在使用时重新命名为"hadoop-eclipse-plugin-1.0.0.jar"。

2、Hadoop Eclipse简介和使用

2.1 Eclipse插件介绍

　　Hadoop是一个强大的并行框架，它允许任务在其分布式集群上并行处理。但是编写、调试Hadoop程序都有很大难度。正因为如此，Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件，它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse，从而实现了开发环境的图形化，降低了编程难度。在安装插件，配置Hadoop的相关信息之后，如果用户创建Hadoop程序，插件会自动导入Hadoop编程接口的JAR文件，这样用户就可以在Eclipse的图形化界面中编写、调试、运行Hadoop程序（包括单机程序和分布式程序），也可以在其中查看自己程序的实时状态、错误信息和运行结果，还可以查看、管理HDFS以及文件。总地来说，Hadoop Eclipse插件安装简单，使用方便，功能强大，尤其是在Hadoop编程方面，是Hadoop入门和Hadoop编程必不可少的工具。

2.2 Hadoop工作目录简介

　　备注：大家可以按照自己的情况，不一定按照我的结构来设计。

2.3 修改系统管理员名字

　　经过两天多次探索，为了使Eclipse能正常对Hadoop集群的HDFS上的文件能进行修改和删除，所以修改你工作时所用的Win7系统管理员名字，默认一般为"Administrator"，把它修改为"hadoop"，此用户名与Hadoop集群普通用户一致，大家应该记得我们Hadoop集群中所有的机器都有一个普通用户——hadoop，而且Hadoop运行也是用这个用户进行的。为了不至于为权限苦恼，我们可以修改Win7上系统管理员的姓名，这样就避免出现该用户在Hadoop集群上没有权限等都疼问题，会导致在Eclipse中对Hadoop集群的HDFS创建和删除文件受影响。
　　你可以做一下实验，查看Master.Hadoop机器上"/usr/hadoop/logs"下面的日志。发现权限不够，不能进行"Write"操作，网上有几种解决方案，但是对Hadoop1.0不起作用，详情见"常见问题FAQ_2"。下面我们进行修改管理员名字。
　　首先"右击"桌面上图标"我的电脑"，选择"管理"，弹出界面如下：

　　接着选择"本地用户和组"，展开"用户"，找到系统管理员"Administrator"，修改其为"hadoop"，操作结果如下图：

　　最后，把电脑进行"注销"或者"重启电脑"，这样才能使管理员才能用这个名字。

2.4 Eclipse插件开发配置

　　第一步：把我们的"hadoop-eclipse-plugin-1.0.0.jar"放到Eclipse的目录的"plugins"中，然后重新Eclipse即可生效。

系统磁盘（E：）
|---HadoopWorkPlat
|--- eclipse
|--- plugins
|--- hadoop-eclipse-plugin-1.0.0.jar

　　上面是我的"hadoop-eclipse-plugin"插件放置的地方。重启Eclipse如下图：

　　细心的你从上图中左侧"Project Explorer"下面发现"DFS Locations"，说明Eclipse已经识别刚才放入的Hadoop Eclipse插件了。

　　第二步：选择"Window"菜单下的"Preference"，然后弹出一个窗体，在窗体的左侧，有一列选项，里面会多出"Hadoop Map/Reduce"选项，点击此选项，选择Hadoop的安装目录（如我的Hadoop目录：E:\HadoopWorkPlat\hadoop-1.0.0）。结果如下图：

　　第三步：切换"Map/Reduce"工作目录，有两种方法：
　　1）选择"Window"菜单下选择"Open Perspective"，弹出一个窗体，从中选择"Map/Reduce"选项即可进行切换。

　　2）在Eclipse软件的右上角，点击图标"

"中的"

"，点击"Other"选项，也可以弹出上图，从中选择"Map/Reduce"，然后点击"OK"即可确定。
　　切换到"Map/Reduce"工作目录下的界面如下图所示。

　　第四步：建立与Hadoop集群的连接，在Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"进行右击，弹出一个选项，选择"New Hadoop Location"，然后弹出一个窗体。

　　注意上图中的红色标注的地方，是需要我们关注的地方。

Location Name：可以任意其，标识一个"Map/Reduce Location"

Map/Reduce Master

Host：192.168.1.2（
Master.Hadoop的IP地址）

Port：9001

DFS Master

Use M/R Master host：前面的
勾上。（因为我们的NameNode和JobTracker都在一个机器上。）

Port：9000

User name：hadoop（默认为Win系统管理员名字，因为我们之前改了所以这里就变成了hadoop。）

　　备注：这里面的Host、Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml中配置的地址及端口。不清楚的可以参考"Hadoop集群_第5期_Hadoop安装配置_V1.0"进行查看。
　　接着点击"Advanced parameters"从中找见"hadoop.tmp.dir"，修改成为我们Hadoop集群中设置的地址，我们的Hadoop集群是"/usr/hadoop/tmp"，这个参数在"core-site.xml"进行了配置。

　　点击"finish"之后，会发现Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"出现一条信息，就是我们刚才建立的"Map/Reduce Location"。

　　第五步：查看HDFS文件系统，并尝试建立文件夹和上传文件。点击Eclipse软件左侧的"DFS Locations"下面的"Win7ToHadoop"，就会展示出HDFS上的文件结构。

　　右击"Win7ToHadoopàuseràhadoop"可以尝试建立一个"文件夹--xiapi"，然后右击刷新就能查看我们刚才建立的文件夹。

　　创建完之后，并刷新，显示结果如下：

　　用SecureCRT远程登录"Master.Hadoop"服务器，用下面命令查看是否已经建立一个"xiapi"的文件夹。

hadoop fs -ls

　　到此为止，我们的Hadoop Eclipse开发环境已经配置完毕，不尽兴的同学可以上传点本地文件到HDFS分布式文件上，可以互相对比意见文件是否已经上传成功。

3、Eclipse运行WordCount程序

3.1 配置Eclipse的JDK

　　如果电脑上不仅仅安装的JDK6.0，那么要确定一下Eclipse的平台的默认JDK是否6.0。从"Window"菜单下选择"Preference"，弹出一个窗体，从窗体的左侧找见"Java"，选择"Installed JREs"，然后添加JDK6.0。下面是我的默认选择JRE。

　　下面是没有添加之前的设置如下：

　　下面是添加完JDK6.0之后结果如下：

　　接着设置Complier。

3.2 设置Eclipse的编码为UTF-8

3.3 创建MapReduce项目

　　从"File"菜单，选择"Other"，找到"Map/Reduce Project"，然后选择它。

　　接着，填写MapReduce工程的名字为"WordCountProject"，点击"finish"完成。

　　目前为止我们已经成功创建了MapReduce项目，我们发现在Eclipse软件的左侧多了我们的刚才建立的项目。

3.4 创建WordCount类

　　选择"WordCountProject"工程，右击弹出菜单，然后选择"New"，接着选择"Class"，然后填写如下信息：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

package

org.apache.hadoop.examples;

import

java.io.IOException;

import

java.util.StringTokenizer;

import

org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import

org.apache.hadoop.fs.Path;

import

org.apache.hadoop.io.IntWritable;

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;

import

org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public

class

WordCount {

public

static

class

TokenizerMapper

extends

Mapper<Object,Text,Text,IntWritable>{

private

final

static

IntWritable one =

new

IntWritable(

);

private

Text word =

new

Text();

public

void

map(Object key,Text value,Context context

throws

IOException,InterruptedException {

StringTokenizer itr =

new

StringTokenizer(value.toString());

while

(itr.hasMoreTokens()){

word.set(itr.nextToken());

context.write(word,one);}

public

static

class

IntSumReducer

extends

Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

private

IntWritable result =

new

IntWritable();

public

void

reduce(Text key,Iterable values,

Context context

throws

IOException,InterruptedException {

int

sum =

for

(IntWritable val :values){

sum += val.get();

result.set(sum);

context.write(key,result);

public

static

void

main(String[] args)

throws

Exception {

Configuration conf =

new

Configuration();

conf.set(

"mapred.job.tracker"

"192.168.1.2:9001"

);

String[] ars=

new

String[]{

"input"

"newout"

};

String[] otherArgs =

new

GenericOptionsParser(conf,ars).getRemainingArgs();

if

(otherArgs.length !=

){

System.err.println(

"Usage:wordcount"

);

System.exit(

);

Job job =

new

Job(conf,

"word count"

);

job.setJarByClass(WordCount.

class

);

job.setMapperClass(TokenizerMapper.

class

);

job.setCombinerClass(IntSumReducer.

class

);

job.setReducerClass(IntSumReducer.

class

);

job.setOutputKeyClass(Text.

class

);

job.setOutputValueClass(IntWritable.

class

);

FileInputFormat.addInputPath(job,

new

Path(otherArgs[

]));

FileOutputFormat.setOutputPath(job,

new

Path(otherArgs[

]));

System.exit(job.waitForCompletion(

true

)?

);

　　备注：如果不加"conf.set("mapred.job.tracker","192.168.1.2:9001");"，将提示你的权限不够，其实照成这样的原因是刚才设置的"Map/Reduce Location"其中的配置不是完全起作用，而是在本地的磁盘上建立了文件，并尝试运行，显然是不行的。我们要让Eclipse提交作业到Hadoop集群上，所以我们这里手动添加Job运行地址。详细参考"常见问题FAQ_3"。

3.5 运行WordCount程序

　　选择"Wordcount.java"程序，右击一次按照"Run ASàRun on Hadoop"运行。然后会弹出如下图，按照下图进行操作。

　　运行结果如下：

　　从上图中我们得知我们的程序已经运行成功了。

3.6 查看WordCount运行结果

　　查看Eclipse软件左侧，右击"DFS LocationsàWin7ToHadoopàuseràhadoop"，点击刷新按钮"Refresh"，我们刚才出现的文件夹"newoutput"会出现。记得"newoutput"文件夹是运行程序时自动创建的，如果已经存在相同的的文件夹，要么程序换个新的输出文件夹，要么删除HDFS上的那个重名文件夹，不然会出错。

　　打开"newoutput"文件夹，打开"part-r-00000"文件，可以看见执行后的结果。

　　到此为止，Eclipse开发环境设置已经完毕，并且成功运行Wordcount程序，下一步我们真正开始Hadoop之旅。

4、常见问题FAQ

4.1 "error:failure to login"问题

　　下面以网上找的"hadoop-0.20.203.0"为例，我在使用"V1.0"时也出现这样的情况，原因就是那个"hadoop-eclipse-plugin-1.0.0_V1.0.jar"，是直接把源码编译而成，故而缺少相应的Jar包。具体情况如下
　　详细地址：http://blog.csdn.net/chengfei112233/article/details/7252404
　　在我实践尝试中，发现hadoop-0.20.203.0版本的该包如果直接复制到eclipse的插件目录中，在连接DFS时会出现错误，提示信息为： "error:failure to login"。
　　弹出的错误提示框内容为"An internal error occurred during:"Connecting to DFS hadoop".org/apache/commons/configuration/Configuration". 经过察看Eclipse的log，发现是缺少jar包导致的。进一步查找资料后，发现直接复制hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar，该包中lib目录下缺少了jar包。
　　经过网上资料搜集，此处给出正确的安装方法：
　　首先要对hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar进行修改。用归档管理器打开该包，发现只有commons-cli-1.2.jar 和hadoop-core.jar两个包。将hadoop/lib目录下的：

commons-configuration-1.6.jar ,

commons-httpclient-3.0.1.jar ,

commons-lang-2.4.jar ,

jackson-core-asl-1.0.1.jar

jackson-mapper-asl-1.0.1.jar

一共5个包复制到hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的lib目录下，如下图：

　　然后，修改该包META-INF目录下的MANIFEST.MF，将classpath修改为一下内容：

Bundle-ClassPath:classes/,lib/hadoop-core.jar,lib/commons-cli-1.2.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/jackson-core-asl-1.0.1.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.0.1.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-lang-2.4.jar

　　这样就完成了对hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的修改。
　　最后，将hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar复制到Eclipse的plugins目录下。
　　备注：上面的操作对"hadoop-1.0.0"一样适用。

4.2 "Permission denied"问题

　　网上试了很多，有提到"hadoop fs -chmod 777 /user/hadoop "，有提到"dfs.permissions 的配置项，将value值改为 false"，有提到"hadoop.job.ugi"，但是通通没有效果。
　　参考文献：
地址1：http://www.cnblogs.com/acmy/archive/2011/10/28/2227901.html
地址2：http://sunjun041640.blog.163.com/blog/static/25626832201061751825292/
　　错误类型：org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security .AccessControlException:Permission denied:user=*********,access=WRITE,inode="hadoop":hadoop:supergroup:rwxr-xr-x
　　解决方案：
　　　　我的解决方案直接把系统管理员的名字改成你的Hadoop集群运行hadoop的那个用户。

4.3 "Failed to set permissions of path"问题

　　　参考文献：https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-8089
　　　错误信息如下：
　　　　ERROR security.UserGroupInformation:PriviledgedActionException as:hadoop cause:java.io.IOException Failed to set permissions of path:\usr\hadoop\tmp\mapred\staging\hadoop753422487\.staging to 0700 Exception in thread "main" java.io.IOException:Failed to set permissions of path:\usr\hadoop\tmp \mapred\staging\hadoop753422487\.staging to 0700
　　　解决方法：

Configuration conf =new Configuration();
conf.set("mapred.job.tracker","[server]:9001");

　　 "[server]:9001"中的"[server]"为Hadoop集群Master的IP地址。

4.4 "hadoop mapred执行目录文件权"限问题

　　　参考文献：http://blog.csdn.net/azhao_dn/article/details/6921398
　　　错误信息如下：
　　　job Submission failed with exception 'java.io.IOException(The ownership/permissions on the staging directory /tmp/hadoop-hadoop-user1/mapred/staging/hadoop-user1/.staging is not as expected. It is owned by hadoop-user1 and permissions are rwxrwxrwx. The directory must be owned by the submitter hadoop-user1 or by hadoop-user1 and permissions must be rwx------)
　　　修改权限：

　　这样就能解决问题。

转载自： http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/20/2510723.html

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