此文主要介绍mac环境下，在eclipse中搭建hadoop2的开发环境，以编写mapreduce程序。
开发环境：
- mac os x 10.10
- eclipse
- hadoop2.6.0
- hadoop2x-eclipse-plugin
主要流程是先搭建hadoop的伪分布集群，当然也可以搭建真的集群环境。然后编译hadoop eclipse插件。最后配置eclipse并编写map reduce.
- hadoop2安装，这个网上资料挺多，分分钟可以在本机上搭个standlone的伪分布集群。
- 安装eclipse,自己可以到官网下载最新版的eclipse. 然后解压即安装。
- github上下载hadoop2x-eclipse-plugin. 并编译,拷贝到eclipse下面。注意，这里mac的eclipse home为.
/XXX/Eclipse.app/Contents/Eclipse.
mac下面app是一个文件夹。比如我的就是：
$ pwd
/Users/luke/dev/Eclipse.app/Contents/Eclipse
- 配置eclipse并编写mapreduce程序。着重介绍下这个。
完成上面三步，装好插件后，打开eclipse. 现在你可以看到这个hadoop的console了。
现在，你需要创建一个location, 到时候你的程序就可以在上面跑了。点击小象图标。
map/reduce(V2) Master得和你mapred-site.xml里的配置相同，一般默认9001.
DFS Master得和你defaust fs配置相同，一般默认9000.
其他可以随意配置。
配置好后启动hadoop（start-all.sh），即可在eclipse里面refresh看到如下内容;
接下来创建一个mapreduce项目。并添加代码。
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 FirstOne {
//map将输入中的value复制到输出数据的key上，并直接输出
public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text,Text>{
private static Text line=new Text();//每行数据
//实现map函数
public void map(Object key,Text value,Context context)
throws IOException,InterruptedException{
line=value;
context.write(line, new Text(""));
}
}
//reduce将输入中的key复制到输出数据的key上，并直接输出
public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
//实现reduce函数
public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context)
throws IOException,InterruptedException{
context.write(key, new Text(""));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
//这句话很关键，hdfs设置不成功默认用本地输入、输出
//conf.set("mapred.job.tracker", "localhost:9001");
conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:9000");
String[] ioArgs=new String[]{"/input","/output"};
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: Data Deduplication <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "Data Deduplication");
job.setJarByClass(FirstOne.class);
//设置Map、Combine和Reduce处理类
job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Reduce.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
//设置输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
//设置输入和输出目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
导入hadoop相关的jar文件。
这里请注意，导入以下目录下的所有库，不然可能程序里面没错了，但run的时候一堆依赖包找不到。
- $HADOOP_HOME/share/hadoop/common
- $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib
- $HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs
- $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapred
- $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn
你可以发现除common外其他目录下也有XX/lib,但他们都是从common/lib拷贝过去的，所以common/lib是必须的。
比如这种类型的错误就是库没导入完全造成的。
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/logging/LogFactory
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.<clinit>(Configuration.java:173)
at FirstOne.main(FirstOne.java:40)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
... 2 more
好了，接下来你可以run on hadoop了。选择你项目的那个application.
这里附上测试文件内容。
file1.txt
2012-3-1 a
2012-3-2 b
2012-3-3 c
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 b
2012-3-7 c
2012-3-3 c
file2
2012-3-1 b
2012-3-2 a
2012-3-3 b
2012-3-4 d
2012-3-5 a
2012-3-6 c
2012-3-7 d
2012-3-3 c
