【Hadoop】win7下通过intellij idea对hadoop2.7.3进行访问操作的实践

原创文章，转载请注明：http://blog.csdn.net/lsttoy/article/details/52419138
Oops, 你还可以直接github来download我文章中提到的所有资料，都是开源的：）
https://github.com/lekko1988/hadoop.git

首先来个图开心下：

配合intellij idea

可以看到job已经成功通过本地提交。并且正确的执行了这个job。

这里面的坑，堪称天坑，网络上没几个能跑的。
那么结合这么多天的经验，来写这个博吧。

首先，搭建好hadoop环境，详情可以参考http://blog.csdn.net/lsttoy/article/details/52318232。
如果安装好后，确认job执行上遇到什么问题（keng），可以食用这篇http://blog.csdn.net/lsttoy/article/details/52400193。
好了回到当前的话题。
在确认所有节点启动并是存活状态下

再次，自己可以在linux运行下hadoop自己提供的wordcount。这个例子很多我就不再赘述。最主要是保证自己hadoop环境没问题。
第三，做好准备intellij集成的准备工作。
主要分两块，一块是载入的hadoop支持包。
另一块是远程调用的属性文件的建立。至于说项目用java或者maven都可以搭建成功。

我们详细的说下上面两块，以及这个过程中的各种坑。
    第一块是hadoop支持包。这里也可能是一个坑。一开始我以为是直接去hadoop官网里面下载lib文档，后来发现，里面都是未编译的项目。直到最后我膝盖中了一箭，发现所谓的share包就在我之前安装在linux中的share文件夹中。具体路径请参照：

而这个里面的五个包都是我们需要导入到intellij idea中的。包含comon hdfs mapreduce tools yarn。至于功能，大家都能看得到。
这里提供intellij的导入后截图 File->project Structure->Modules->Dependencies

OK，导入完毕后为了方便后面执行时候的说明，顺便把Artifacts也一起配置。
这个是我的配置：

主要抓住两个重点，一个是build on make。另一个是output directory。
一个是方便我们在build的时候能打出jar，另一个是把intellij中打出的jar放到指定路径，方便之后我们在程序中的调用。（后话）

第二个，准备配置intellij 的项目文件。建议使用maven配置，这样打包也方便。
项目结构：

在resouce中新建core-site.xml
其中只需要写入


fs.defaultFS
hdfs://master:9000


另外，pom文件中需要导入对应的包。因为本地已经导入了支持包，所以可以直接写depenencies配置。主要以2.7.3的内容为主。


org.apache.hadoop
hadoop-common
2.7.3


org.apache.hadoop
hadoop-hdfs
2.7.3


org.apache.hadoop
hadoop-client
2.7.3

    junit
    junit
    3.8.1
    test

log4j可以配置也可以不配置。
当一切完毕之后，基本就可以开始coding了。
首先我们要尝试下远程操作hadoop，比如新建个文件夹，本地文件和dfs中的交互等等。

可以通过读取以下的代码来进行测试。

package com.lekko.dfs;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

import java.io.InputStream;
import java.net.URI;
/**
* Created by Administrator on 2016/9/1.
*/
public class HadoopTestLekko {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = “hdfs://master:9000/”;
Configuration config = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), config);

    // 列出hdfs上/input目录下的所有文件和目录
    FileStatus[] statuses = fs.listStatus(new Path("/input"));
    for (FileStatus status : statuses) {
        System.out.println(status);
    }

    // 在hdfs的/input目录下创建一个文件，并写入一行文本
    FSDataOutputStream os = fs.create(new Path("/input/test.log"));
    os.write("Hello World!".getBytes());
    os.flush();
    os.close();

    // 显示在hdfs的/input下指定文件的内容
    InputStream is = fs.open(new Path("/input/test.log"));
    IOUtils.copyBytes(is, System.out, 1024, true);
}

}

执行完毕后，可以看到下图：

有个hello world。 基本就OK了。

OK，有了和dfs的交互，基本上八九不离十了。
当然，如果你遇到执行权限问题，或者报roll错误的话，其中一个可能的做法是修改你windoes的用户名，改为root。还有一种做法是提供hadoop user角色为System.setProperty(“HADOOP_USER_NAME”, “root”) 但这个暂时不给出。

接下来，我们就可以进行job的投递，通过本地生成jar，然后jar上传到hadoop的dfs，最终进行整个job的执行。
具体代码这里给出：
package com.lekko.mapreduce;

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.mapred.JobConf;
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.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

/**
* Created by root on 2016/9/2.
*/
public class MapReduceRemoteControl {
public static class Map extends Mapper

结束语

觉得好的朋友可以给我大赏一杯咖啡钱缓解通宵梳理环境的疲乏〜！
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