這篇文章主要講解了“eclipse怎么搭建hadoop環(huán)境”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“eclipse怎么搭建hadoop環(huán)境”吧！
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下載Eclipse，解壓安裝，例如安裝到/usr/local，即/usr/local/eclipse
4.3.1版本下載地址：http://pan.baidu.com/s/1eQkpRgu
1、下載hadoop插件
下載地址：http://pan.baidu.com/s/1mgiHFok
此zip文件包含了源碼，我們使用使用編譯好的jar即可，解壓后，release文件夾中的hadoop.eclipse-kepler-plugin-2.2.0.jar就是編譯好的插件。
2、把插件放到eclipse/plugins目錄下
3、重啟eclipse，配置Hadoop installation directory
如果插件安裝成功，打開Windows—Preferences后，在窗口左側會有Hadoop Map/Reduce選項，點擊此選項，在窗口右側設置Hadoop安裝路徑。
4、配置Map/Reduce Locations
打開Windows—Open Perspective—Other
選擇Map/Reduce，點擊OK
在右下方看到如下圖所示
點擊Map/Reduce Location選項卡，點擊右邊小象圖標，打開Hadoop Location配置窗口：
輸入Location Name，任意名稱即可.配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer，Host和Port配置成與core-site.xml的設置一致即可。
點擊"Finish"按鈕，關閉窗口。
點擊左側的DFSLocations—>myhadoop（上一步配置的location name)，如能看到user，表示安裝成功
如果如下圖所示表示安裝失敗，請檢查Hadoop是否啟動，以及eclipse配置是否正確。
File—>Project，選擇Map/Reduce Project，輸入項目名稱WordCount等。
在WordCount項目里新建class，名稱為WordCount，代碼如下：
重慶分公司
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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{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
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 {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
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();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount ");
System.exit(2);
}
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[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}1、在HDFS上創(chuàng)建目錄input
hadoop fs -mkdir input
2、拷貝本地README.txt到HDFS的input里
hadoop fs -copyFromLocal /usr/local/hadoop/README.txt input
3、點擊WordCount.java，右鍵，點擊Run As—>Run Configurations，配置運行參數(shù)，即輸入和輸出文件夾
hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output
點擊Run按鈕，運行程序。
4、運行完成后，查看運行結果
方法1：
hadoop fs -ls output
可以看到有兩個輸出結果，_SUCCESS和part-r-00000
執(zhí)行hadoop fs -cat output/*
方法2:
展開DFS Locations，如下圖所示，雙擊打開part-r00000查看結果
感謝各位的閱讀，以上就是“eclipse怎么搭建hadoop環(huán)境”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對eclipse怎么搭建hadoop環(huán)境這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
