Hadoop(MapReduce)入门 使用Eclipse开发

花了一天时间把Hadoop的入门弄好了，走了不少弯路，不过最后还是弄好了。主要环境是Ubuntu16.04，Hadoop 2.7.3，OracleJDK 7u80，Eclipse 3.8。

操作系统准备（创建用户/SSH/JAVA）

创建用户安装Ubuntu就不多说了，现在ubuntu刚安装完真是什么都没有，什么都要apt-get。首先创建个用户，如果你安装的时候用户名不是hadoop那么就创建一个。

$sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

$ sudo passwd hadoop #这里需要给hadoop输入个密码，随便什么好了

$sudo adduser hadoop sudo

安装openssh-server

然后注销用hadoop用户登陆，开始安装ssh服务端。

$sudo apt-get openssh-server

安装完了之后测试一下sshlocalhost看看能不能登陆。如果能够输入密码登陆本机的话，进行下面操作，否则先google一下你的openssh-server怎么了。进行ssh免密码登陆。

$ ssh-keygen -t rsa #一路回车，什么默认位置，密码什么的都不要

$cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

OK，然后在试试ssh localhost，看看要不要密码了。安装Java安装完了之后需要安装Java。两种安装方式。一种用自带的OpenJDK之内的，直接sudoapt-get install openjdk-8-jdk就行了，这时候JAVA_HOME是/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64。命令如下：

sudoapt-get install openjdk-8-jdk

还有一种从oracle官网上下载oracle的jdk。我选的是jdk-7u80-linux-x64.tar.gz。直接解压目录，解压完了将目录移到/usr/lib/jvm下面，然后改个权限就ok了。命令如下：

$tar -zxvf jdk-7u80-linux-x64.tar.gz

$sudo mkdir -p /usr/lib/jvm

$sudo mv jdk1.7.0_80 /usr/lib/jvm

$cd /usr/lib/jvm

$sudo chown -R root:root jdk1.7.0_80

这个弄完了理论上还要弄JAVA_HOME的环境变量，后面一起弄，java安装先放在这里。接着需要创建hadoop用户。 

部署Hadoop

官网上下载hadoop二进制包，官网地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz然后放到Ubuntu机器上。

$tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz

$ vi hadoop-2.7.3/etc/hadoop/core-site.xml #修改core-site.xml配置文件

改成这个鸟样：

<configuration>
    <property>

       <name>fs.defaultFS</name>

       <value>hdfs://localhost:9000</value>

    </property>

</configuration>

$ vi hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml #修改hdfs-site.xml配置文件

改成这个鸟样：

<configuration>
    <property>

       <name>dfs.replication</name>

       <value>1</value>

    </property>

</configuration>

网上面对于这个配置文件有各种各样的改法，这里是用官方的MapReduce Tutorial中最简单的方法，先这么用着再说，是Pseudo-DistributedMode（伪分布式）。然后部署到系统中。

$sudo mv hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop

 

环境变量

编辑bash的环境变量。

$vi ~/.bashrc

在前面增加：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_80 # JAVA_HOME需要根据实际情况确定

exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$CLASSPATH

exportHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

exportHADOOP_CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar

exportHADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

然后执行：

$source ~/.bashrc

 

运行Hadoop

先格式化HDFS$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format如果出现下面的两行

17/02/09 02:42:46 INFO common.Storage:Storage directory/tmp/hadoop-hadoop/dfs/name has
been successfully formatted.

和

17/02/09 02:42:46 INFO util.ExitUtil:Exiting with status 0

说明成功了，否则先解决这个问题。注意这里可能用下面的警告（后面运行hadoop程序也会出现）。

17/02/09 02:42:39WARNutil.NativeCodeLoader: Unable
to load native-hadoop library for yourplatform... using builtin-java classes where applicable

不用管它，如果嫌他麻烦，自己重新编译hadoop好了。运行Namenode和Datanode。

$$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

如果没出现Error的话，用jps命令看看有没有NameNode和DataNode。（这里可能出现JAVA_HOME没设置的情况，注意.bashrc中一定要设置，profile可能不会起作用）用浏览器看看http://localhost:50070能不能访问，如果能访问，说明成功了，进行下一步。 

测试运行WordCount

首先找个WordCount的源代码，在hadoop-2.7.3.tar.gz里面有。路径是：hadoop-2.7.3\share\hadoop\mapreduce\sources\hadoop-mapreduce-examples-2.7.3-sources.jar，把这个玩意儿解压一下在org/apache/hadoop/examples下面有个WordCount.java，把它传到你的ubuntu机器上，放在$HOME中好了，然后编译成class文件。

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java

这里会出现三个class文件。

$ls -lrt *.class

-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop 1790 Feb  9 00:04 WordCount$TokenizerMapper.class

-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop 1793 Feb  9 00:04 WordCount$IntSumReducer.class

-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop 1998 Feb  9 00:04 WordCount.class

这里是hadoop自己的程序调用了javac而已，也可以用javac进行编译，只不过要把classpath全都带上，不过好在hadoop有个能够输出classpath字符串的参数。

$javac -classpath `$HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath` WordCount.java

效果和上面的一样，然后用jar打个包。

$jar cf wc.jar WordCount*.class

会出现个wc.jar文件，这个文件最后会传给hadoop运行。 

部署输入文件

前面的步骤format了HDFS文件系统，但是里面是空的，我们得往里面弄点数据。现在本地创建三个文件。

$cat Hello World Bye World > file01

$cat Hello Hadoop Goodbye Hadoop > file02

$cat Hadoop Tutorial > file03

然后在HDFS中创建输入目录。

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir -p /WordCount/input

然后把本地文件传到HDFS中。

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put file01 /WordCount/input

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put file02 /WordCount/input

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put file03 /WordCount/input

然后检查一下，看看文件上传了没

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /WordCount/input

Found3 items

-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 22 2017-02-08 21:49/WordCount/input/file01

-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 28 2017-02-08 21:49/WordCount/input/file02

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 15 2017-02-09 03:03/WordCount/input/file03

OK，准备工作全部完成了。 

测试运行

运行命令

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar wc.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount/WordCount/input/ /WordCount/output/

正常情况下会有一堆输出，看到下面这行就完成了。

17/02/09 03:19:38 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%

然后在HDFS中看结果。

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /WordCount/output

Found 2 items

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2017-02-09 03:19/WordCount/output/_SUCCESS

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 51 2017-02-09 03:19/WordCount/output/part-r-00000

其中part-r-0000就是结果，看一下结果内容。

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /WordCount/output/part-r-0000

Bye        1

Goodbye        1

Hadoop        3

Hello        2

Tutoral        1

World        2

好了，说明成功了。如果需要再次运行，需要把output目录删掉。

$$HADOOP_HOME/bin/hadoop rm -r -f /WordCount/output

配置eclipse

安装插件

首先你得有个eclipse吧，可以用ubuntu自带的，也可以下载一个（自带的版本是3.8，我用4.4试过的）。然后你得下载个eclipse的hadoop的插件，网址是：

https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin/blob/master/release/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar

当然要是没有翻墙的本领，我觉得还是别看这个教程了吧……然后安装插件。如果用ubuntu自带的eclipse，请将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar放到/usr/lib/eclipse/plugins下，注意把文件所有者改成root用户（用sudochown）。如果是自己下载的，放到eclipse/plugins下面。配置eclipse然后打开eclipse，在菜单栏选择Windows->Preference，在弹出的对话框左侧选择HadoopMap/Reduce。在Hadoop installation directory:把自己的hadoop目录给填上。 点击eclipse右上角的切换到MapReduce的视图。 然后打开下方的Map/Reduce Location，右击空白处，选择NewHadoopLocation…

在弹出的对话框中按照如下的内容填

然后在左侧的Project Explorer下面展开DFSLocations，能看见上次执行WordCount程序HDFS中的结果。

在Eclipse中写WordCount在菜单栏中选择File->New->Project，选择Map/ReduceProject。

下一步

然后Finish。右击左面的ProjectExplorer中的WordCount->src，选择New->Class。

在WordCount.java中把之前的内容复制进去。

出现语法错误了，意思是这种multi paremeter types支持1.5版本以后的java，这是由于eclipse有自己的一套语法解析器，通过不了还没法用javac编译，还得配置一下工程先。右击ProjectExplorer中的WordCount项目，选择Properties，在打开的对话框左侧选择JavaCompiler；打开Enableprojectspecific settings；将Compilercompliance level调成1.7。

OK，退出，然后编辑器上的红线就消失了，说明编译通过了。然后打开个文件管理器，到/usr/local/hadoop/etc/hadoop中，复制core-site.xml，hdfs-site.xml，log4j.properties三个文件（直接选中三个文件，按下Ctrl-C），然后右击Eclipse左侧的ProjectExplorer中的WordCount->src选Paste（或者单击后，按下Ctrl-V），最后效果如下：

右击WordCount.java，选择RunAs->RunConfiguations。在左侧的JavaApplication新建个配置WordCount，在Arguments中把输入和输出位置填好了。

好了，快接近胜利了。回到之间的DFS Locations。把之前的output目录删掉。

然后右击WordCount.java，选择RunAs-> Run on Hadoop。成功后下面的console会有一堆输出，和上面一样，如果出现了map100%reduce 100%，说明成功了。

然后在DFS Locations中刷新一下WrodCount目录，会看见output了，打开part-r-0000看看结果对不对。