hadoop_eclipse及HDT插件的使用

内容预览:
  • 解压到指定目录,例如:E:hadoop-3.0.2~
  • 文件夹包括: 配置环境变量 配置HADOOP_HOME、HADOOP_USER_NAME环境变量...~
  • 所需的开发包在E:hadoop-3.0.2sharehadoop,这个文件夹是刚才解压hadoop...~

 

Hadoop Development Tools (HDT)是开发hadoop应用的eclipse插件http://hdt.incubator.apache.org/介绍了其特点,安装,使用等,针对Windows版的eclipse,介绍一种不同的安装方式、和使用方式。

 

1 下载HDT

打开:http://hdt.incubator.apache.org/download.html,部分页面:

下载HDT 0.0.2.incubating (Binary)版。点击“tar.gz”,跳转到:

http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/incubator/hdt/hdt-0.0.2.incubating/hdt-0.0.2.incubating-bin.tar.gz,部分页面:

点击红框部分的连接,下载HDT,解压看到文件夹内容:

 

 

2 安装HDT插件

下载当前最新版(eclipse oxygen)

点击Download Packages。

下载64bit版本。文件为:eclipse-jee-oxygen-3a-win32-x86_64.zip,解压:

HDT的features和plugins中的文件,对应放到上面的文件夹内。

 

3 下载hadoop并配置环境变量

下载Hadoop

输入网址:http://hadoop.apache.org/,看到下面的部分。

点击Download进入下载页面:

下载3.0.2版本的binary,注意下载的时候选择一个国内的镜像,这样下载的速度会比较快。解压到指定目录,例如:E:hadoop-3.0.2。文件夹包括:

配置环境变量

配置HADOOP_HOMEHADOOP_USER_NAME环境变量、PATH(系统变量

HADOOP_HOME配置为E:hadoop-2.6.5,PATH添加%HADOOP_HOME%bin

 

Windows下开发

为了能在Windows平台下做开发,还需要两个文件winutils.exe和hadoop.dll

 

4 安装HDT

1)点击顺序:File->Other->展开Hadoop,入下面两幅图所示:

2)选择,如下图:

给项目取一个名称:MapReduce_4_27,并选择“Use default Hadoop”(默认的设置)。

 

3)配置Hadoop安装目录

点击2)步奏中的进行配置,其中配置的就是刚才hadoop解压文件的路径。

 

点击“Apply and Close”,显示如下界面:

 

点击 ,显示如下界面:

 

最后点击“Finish”。

 

4)导入开发包和javadoc文档

右键->项目属性->选择Property->在弹出的对话框左侧列表中选择Java Build Path->选择Libraries->选择Add Library->弹出窗口内选择User Library->点击Next->点击User Libraries->点击New->在弹出的窗口内输入必要信息->将必要的jar包添加进去。

所需的开发包在E:hadoop-3.0.2sharehadoop,这个文件夹是刚才解压hadoop安装包解压的文件夹。

导入doc文档

右键lib文件夹->点击Build Path->点击Config Build Path

点击Javadoc Location->点击Browse选择doc文档路径。

点击validate可以验证是否是正确的路径,下面分别展示了正确的路径和非正确的路径验证信息。

 

5 使用HDT(MapReduce编程)

Mapper:创建Mapper类的子类

例,模板自动生成的map函数框架

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class Tmap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
}

}

Reducer:创建Reducer类的子类

例:模板自动生成的reduce函数框架

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class Treduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
while (values.iterator().hasNext()) {
// replace ValueType with the real type of your value
// process value
}
}

}

MapReduce Driver:创建驱动

例:模板自动生成的驱动框架

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class TMR {

public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
Job job
= new Job();

job.setJarByClass( ... );

job.setJobName(
"a nice name" );

FileInputFormat.setInputPaths(job,
new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path(args[1]));

// TODO: specify a mapper
job.setMapperClass( ... );

// TODO: specify a reducer
job.setReducerClass( ... );

job.setOutputKeyClass(Text.
class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.
class);

boolean success = job.waitForCompletion(true);
System.exit(success
? 0 : 1);
};

}

New MR Cluster:集群配置

可以点击下图中的New MR Cluster配置集群

也可以点击eclipse的图标来配置集群:

配置页面如下:

Resource Manager Node:配置资源管理节点,对应Hadoop配置文件

DFS Master:配置分布式文件系统主节点,即NameNode节点的端口号。对应配置文件fs.default.name的值

 

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以上就是:hadoop_eclipse及HDT插件的使用 的全部内容。

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