Ubuntu系统下的Hadoop集群（2）_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序

使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.4.1

网上的MapReduce WordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过… 而有写到的，大多又是 0.20 等旧版本版本的做法，即 javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jar WordCount.java，但较新的 2.X 版本中，已经没有 hadoop-core*.jar 这个文件，因此编辑和打包自己的MapReduce程序与旧版本有所不同。

本文以 Hadoop 2.4.1 环境下的WordCount实例来介绍 2.x 版本中如何编辑自己的MapReduce程序。

Hadoop 2.x 版本中的依赖 jar

Hadoop 2.x 版本中jar不再集中在一个 hadoop-core*.jar 中，而是分成多个 jar，如运行WordCount实例需要如下三个 jar:

• $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-2.4.1.jar
• $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.4.1.jar
• $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar

编译、打包 Hadoop MapReduce 程序

将上述 jar 添加至 classpath 路径：

export CLASSPATH="$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-2.4.1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.4.1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar:$CLASSPATH"

接着就可以编译 WordCount.java 了（使用的是 2.4.1 源码中的 WordCount.java，源码在文本最后面）：

javac WordCount.java

（注：

按照上面的操作不能成功，推荐使用命令行如下，

设置环境变量，

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar

编译，

/usr/local/hadoop/bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java

）

编译时会有警告，可以忽略。编译后可以看到生成了几个.class文件。

使用Javac编译自己的MapReduce程序

接着把 .class 文件打包成 jar，才能在 Hadoop 中运行：

jar -cvf WordCount.jar ./WordCount*.class

打包完成后，运行试试，创建几个输入文件：

Mkdir input
echo "echo of the rainbow" > ./input/file0
echo "the waiting game" > ./input/file1

创建WordCount的输入

开始运行：

/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar WordCount.jar WordCount input output

不过这边可能会遇到如下的提示 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: WordCount ：

提示找不到 WordCount 类

因为程序中声明了 package ，所以在命令中也要 org.apache.hadoop.examples 写完整：

/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar WordCount.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output

（注：

在这里，不会遇到上述的问题，

但是会遇到如下问题，

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input

和hadoop单机版遇到的问题相同，

暂时先用以前的方法解决，

使用命令，vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

将core-site.xml文件重新编辑为原来的样子，也就是删除新添加的内容，

vim的删除行指令，dd为删除当前行，i为从当前位置插入

删除后，顺利完成，符合实验预期，

）

正确运行后的结果如下：

WordCount 运行结果

（

注：

第二条指令也可以使用，

cat output/*

）

进阶：使用Eclipse编译运行MapReduce程序

使用命令行编译运行MapReduce程序毕竟有些麻烦，修改一次就得手动编译、打包一次，使用Eclipse编译运行MapReduce程序会更加方便。

WordCount.java 源码

文件位于 hadoop-2.4.1-src\hadoop-mapreduce-project\hadoop-mapreduce-examples\src\main\java\org\apache\hadoop\examples 中：

1. /**
2. * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
3. * or more contributor license agreements. See the NOTICE file
4. * distributed with this work for additional information
5. * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
6. * to you under the Apache License, Version 2.0 (the
7. * "License"); you may not use this file except in compliance
8. * with the License. You may obtain a copy of the License at
9. *
10. * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
11. *
12. * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
13. * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
14. * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
15. * See the License for the specific language governing permissions and
16. * limitations under the License.
17. */
18. package org.apache.hadoop.examples;
20. import java.io.IOException;
21. import java.util.StringTokenizer;
23. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
24. import org.apache.hadoop.fs.Path;
25. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
26. import org.apache.hadoop.io.Text;
27. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
28. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
29. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
30. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
31. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
32. import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
34. public class WordCount {
36. public static class TokenizerMapper
37. extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
39. private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
40. private Text word = new Text();
42. public void map(Object key, Text value, Context context
43. ) throws IOException, InterruptedException {
44. StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
45. while (itr.hasMoreTokens()) {
46. word.set(itr.nextToken());
47. context.write(word, one);
48. }
49. }
50. }
52. public static class IntSumReducer
53. extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
54. private IntWritable result = new IntWritable();
56. public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
57. Context context
58. ) throws IOException, InterruptedException {
59. int sum = 0;
60. for (IntWritable val : values) {
61. sum += val.get();
62. }
63. result.set(sum);
64. context.write(key, result);
65. }
66. }
68. public static void main(String[] args) throws Exception {
69. Configuration conf = new Configuration();
70. String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
71. if (otherArgs.length != 2) {
72. System.err.println("Usage: wordcount ");
73. System.exit(2);
74. }
75. Job job = new Job(conf, "word count");
76. job.setJarByClass(WordCount.class);
77. job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
78. job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
79. job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
80. job.setOutputKeyClass(Text.class);
81. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
82. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
83. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
84. System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
85. }
86. }