Hadoop Intellij IDEA本地开发环境搭建
2016-11-03 19:16
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首先我们需要新建一个java工程用于开发Mapper与Reducer,同时我们也需要导入hadoop的依赖包,这些包可以在hadoop的 share/hadoop 目录下找到,你可以把这些包单独取出来作为之后项目的备用。
打开Project Structure
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193624764)
找到module点击右侧的小加号JARS or directories…
添加
添加完成之后应该像下图
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193645230)
然后是Artifacts
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193718156)
点击加号,新建一个jar,jar->empty
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193757731)
给自己的jar包取个名字,然后点击下面的绿色加号,Module output,在弹出的对话框中选择当前的项目,然后点击ok保存。
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193823376)
接着要新建一个Application
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193845044)
Edit Configurations
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193902981)
点击加号新建,选择Application
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193924846)
![](https://img-blog.csdn.net/20161103194021638)
然后取个名字,在右侧的Main class中输入org.apache.hadoop.util.RunJar
Working directory当然是选择当前项目的目录了
![](https://img-blog.csdn.net/20161103193954357)
最后是Program arguments,这个是设置默认参数的会在程序执行的时候传递进去
第一个是jar包所在的位置
第二个是Main函数所在的类
第三四两个参数是由自己决定的(这两个参数会作为args[0]和args[1]传入)
点击ok保存。
然后我们需要开始对Mapper以及Reducer进行编写,首先先创建一个Mapper类
如果类都可以正常导入说明jar包没有问题
接着是Reducer类
最后我们需要编写main方法作为测试
这样main方法启动就会使用hadoop的mapper和reducer来处理数据
我们在项目目录下面创建一个input文件夹,在文件夹中创建一个文件,然后在文件中随意输入一些字符串,保存,然后运行刚刚新建的Application,等待运行完成会发现项目目录下多了一个output文件夹,打开里面的‘part-r-00000’文件就会发现里面是对你输入字符串的出现个数的统计。
![](https://img-blog.csdn.net/20161103194126724)
当你第二次运行的时候因为hadoop不会自动删除output目录所以可能会出现错误,请手动删除之后再运行。
这样就可以使用intellij来开发hadoop程序并进行调试了。
打开Project Structure
找到module点击右侧的小加号JARS or directories…
添加
common hdfs mapreduce yarn comom/lib
添加完成之后应该像下图
然后是Artifacts
点击加号,新建一个jar,jar->empty
给自己的jar包取个名字,然后点击下面的绿色加号,Module output,在弹出的对话框中选择当前的项目,然后点击ok保存。
接着要新建一个Application
Edit Configurations
点击加号新建,选择Application
然后取个名字,在右侧的Main class中输入org.apache.hadoop.util.RunJar
Working directory当然是选择当前项目的目录了
最后是Program arguments,这个是设置默认参数的会在程序执行的时候传递进去
/home/edmond/workspace/IdeaProjects/Hadoop/HadoopWordCount/out/artifacts/wordcount/wordcount.jar com.company.Main input output
第一个是jar包所在的位置
第二个是Main函数所在的类
第三四两个参数是由自己决定的(这两个参数会作为args[0]和args[1]传入)
点击ok保存。
然后我们需要开始对Mapper以及Reducer进行编写,首先先创建一个Mapper类
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); @Override protected void map(LongWritable 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); } } }
如果类都可以正常导入说明jar包没有问题
接着是Reducer类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{ private IntWritable result = new IntWritable(); @Override protected 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); } }
最后我们需要编写main方法作为测试
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { // write your code here Configuration configuration = new Configuration(); if(args.length!=2){ System.err.println("Usage:wordcount <input><output>"); System.exit(2); } Job job = new Job(configuration,"word count"); job.setJarByClass(Main.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1); }
这样main方法启动就会使用hadoop的mapper和reducer来处理数据
我们在项目目录下面创建一个input文件夹,在文件夹中创建一个文件,然后在文件中随意输入一些字符串,保存,然后运行刚刚新建的Application,等待运行完成会发现项目目录下多了一个output文件夹,打开里面的‘part-r-00000’文件就会发现里面是对你输入字符串的出现个数的统计。
当你第二次运行的时候因为hadoop不会自动删除output目录所以可能会出现错误,请手动删除之后再运行。
这样就可以使用intellij来开发hadoop程序并进行调试了。
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