hadoop环境安装及简单Map-Reduce示例

---

 

说明：这篇博客来自我的csdn博客，http://blog.csdn.net/lxxgreat/article/details/7753511

---

 

一.参考书：《hadoop权威指南--第二版（中文）》

二.hadoop环境安装

1.安装sun-jdk1.6版本

1）目前我只在一台服务器（CentOS5.5）上搭建hadoop环境，因此先卸载已安装的java1.4版本

卸载命令：yum -y remove java

2）下载sun-jdk1.6，地址：http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/6u33-b04/jdk-6u33-linux-x64-rpm.bin

3）安装java(进入jdk安装文件所在目录) 

添加bin文件权限：chmod a+x *

安装，sudo  ./jdk-6u33-linux-x64-rpm.bin

        (若是在普通用户下安装，需要在/etc/sudoers文件下添加语句，表示当前用户可以拥有root权限，具体命令如下

a. su root

b. chmod u+w /etc/sudoers

c. vim /etc/sudoers

d.在root    ALL=(ALL)       ALL下面添加一行 “username（你要创建的sudoer用户名） ALL＝（ALL）  ALL”，保存退出

e. chmod u-w /etc/sudoers

        )

4）设置JAVA_HOME

编辑用户目录下的.bashrc文件，设置JAVA_HOE命令：export JAVA_HOME=/usr

2.安装hadoop

1）从http://hadoop.apache.org/common/releases.html#Download上下载相应版本的hadoop（本人下载的是1.0.3版本）

2）解压文件

命令：tar -xzf  hadoop-1.0.3.tar.gz

3）测试hadoop是否安装成功（进入hadoop安装目录，依次执行以下命令）

a. mkdir input 

b. cp conf/*.xml input 
c. bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 
d. cat output/*  （显示“1      dfsadmin” 表示hadoop安装成功）

4）设置环境变量

export HADOOP_HOME=/home/username/hadoop/hadoop-1.0.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$HADOOP_HOME/hadoop-core-1.0.3.jar:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH

三.简单Map-Reduce示例

一开始按照书上20~23页（也可参考该页面http://answers.oreilly.com/topic/455-get-started-analyzing-data-with-hadoop/）上的内容运行简单的MaxTemperature示例，一直没用过。在命令行环境下，输入

 

% export HADOOP_CLASSPATH=build/classes



% hadoop MaxTemperature input/ncdc/sample.txt output

就显示：ClassNotFound类似的错误，然后修改，又抛出IOException,后在网上找了好久，得到一个可行的方案。

 

1.参考链接

http://hadoop.apache.org/common/docs/stable/mapred_tutorial.html

http://blog.endlesscode.com/2010/06/16/simple-demo-of-mapreduce-in-java/

2.主要步骤

mkdir MaxTemperature
javac -d MaxTemperature MaxTemperature.java
jar cvf MaxTemperature.jar -C MaxTemperature/ .
hadoop jar MaxTemperature.jar MaxTemperature sample.txt output

注意事项：

将map,reduce类的代码复制到MaxTemperature.java中，添加static属性，执行javac命令如遇到Iterator报错时，则添加相应包，如下

import java.util.Collection;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;

四.一点感想

今天第一次搭建hadoop环境，主要困难在于按照书上说明一步一步操作时，遇到了错误，这时不确定是书上的知识过时了还是我的操作失误，加之对java不太熟悉，由此浪费了好几个小时的时间。最后，找到了一个正确的方案，成功运行了Map-Reduce的简单示例（单机模式）。总体来说，走出了第一步，有点小成就感。希望能利用这个暑假深入研究hadoop。加油~

五.补充

参考书《Hadoop权威指南（中文第二版）》中第25页说明了，Hadoop从0.20.0版本开始在类型上不兼容先前的API，要重写以前的应用程序才能使新的API发挥作用。这就说明了用旧的API会报一些奇怪的类似ClassNotFound的错误了。

在这里补充下新增的API和旧的API之间的一些明显区别（摘自书中）：

1.新的API倾向于使用抽象类，而不是接口，因为这更容易扩展。例如，你可以添加一个方法(用默认的实现)到一个抽象类而不需修改类之前的实现方法。在新的API中，Mapper和Reducer是抽象类。
2.新的API是在org.apache.hadoop.mapreduce包(和子包)中的。之前版本的API则是放在org.apache.hadoop.mapred中的。
3.新的API广泛使用context object(上下文对象)，并允许用户代码与MapReduce系统进行通信。例如，MapContext基本上充当着JobConf的OutputCollector和Reporter的角色。
4.新的API同时支持"推"和"拉"式的迭代。在这两个新老API中，键/值记录对被推mapper中，但除此之外，新的API允许把记录从map()方法中拉出，这也适用于reducer。"拉"式的一个有用的例子是分批处理记录，而不是一个接一个。
5.新的API统一了配置。旧的API有一个特殊的JobConf对象用于作业配置，这是一个对于Hadoop通常的Configuration对象的扩展(用于配置守护进程，请参见5.1节)。在新的API中，这种区别没有了，所以作业配置通过Configuration来完成。
6.作业控制的执行由Job类来负责，而不是JobClient，它在新的API中已经荡然无存。