Windows本地Hadoop环境及Idea调试

Windows本地Hadoop环境及Idea调试

前提需要

所需要的文件

1.Hadoop

2.Java

3.替换文件

本机用的Hadoop是hadoop2.7.2，Java是1.8.0_202

替换文件下载地址：https://github.com/cdarlint/winutils

百度云盘：Hadoop

Java环境安装在本地D:\software\Java\jdk1.8.0_202

Hadoop环境安装在本地D:\Hadoop\hadoop

配置环境变量

搜索栏搜索环境变量，并双击打开

Hadoop和Java的环境变量配置

完成之后在配置path变量

找到path双击或编辑

弹出以下窗口，将Hadoop下的sbin和bin目录，以及Java的bin和Java的jre下的bin添加到path变量

完成之后点击确定

打开cmd，依次输入java -version和hadoop version查看安装版本号，即完成好了Java和Hadoop的安装

替换文件

将下载下来的替换文件进行替换操作

找到与之对呀的hadoop版本号，将bin目录下的所有文件CTRL+A全部选中，CTRL+C全部选中之后复制，

进入你所安装的Hadoop的bin目录，将刚刚复制好的文件全部粘贴覆盖到自己安装的Hadoop下的bin目录下，选择替换目标中的文件

修改配置文件

同理，进入Hadoop下的etc/hadoop目录下，修改hadoop-env.cmd文件

接下来就是配置Hadoop相关文件了

core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml，yarn-site.xml三个文件

路径按照自己实际情况来改

core-site.xml文件内容如下

    
        hadoop.tmp.dir
        /D:/Hadoop/hadoop/tmp
    
    
        dfs.name.dir
        /D:/Hadoop/hadoop/name
    
    
        fs.default.name
        hdfs://localhost:9000
    

hdfs-site.xml文件内容如下

    
    
        dfs.replication
        1
    
    
        dfs.data.dir
        /D:/Hadoop/hadoop/data
    

mapred-site.xml文件内容如下

    
       mapreduce.framework.name
       yarn
    
    
       mapred.job.tracker
       hdfs://localhost:9001
    

yarn-site.xml文件内容如下

    
       yarn.nodemanager.aux-services
       mapreduce_shuffle
    
    
       yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
       org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
    

以上步骤完成之后，打开cmd窗口，执行hadoop namenode -format进行对namenode格式化，只需要进行一次格式化，后面就不需要了

格式化完成之后就可以执行：start-dfs.cmd命令启动Hadoop了，会启动几个进程窗口

打开浏览器输入：localhost:50070打开web界面

进入idea进行本地环境调试

创建maven工程项目，编辑pom.xml下载Hadoop相关依赖包

编写Java代码，这里编写的是mapreduce的单词计数进行测试

WordCount.java代码如下

package WordCount;
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.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;
class MyMapper extends Mapper {
    Text word = new Text();
    IntWritable one = new IntWritable(1);
    @Override
    protected void map(LongWritable key,Text value,Context context)
            throws IOException,InterruptedException {
        //1
        String line = value.toString();
        //2
        String[] words = line.split(" ");
        //3
        for (String s : words) {
            word.set(s);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

class MyReducer extends Reducer {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        //1
        Integer counter = 0;
        //2
        for (IntWritable value : values) {
            counter += value.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(counter));
    }
}

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        if (args == null || args.length < 2){
            throw new Exception("参数不足，需要两个参数！");
        }
        //1
        Configuration conf = new Configuration();
//        conf.set("fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000");    /*如果是本地的话，就需要将此行注释*/
        //2
        Job job= Job.getInstance(conf,"WordCount");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        //3
        Path inPath = new Path(args[0]);
        FileInputFormat.addInputPath(job,inPath);
        //4
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        //5
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        //6
        Path outPath = new Path(args[1]);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath);
        //7
        System.out.println("程序运行完成！\n输出文件保存至当前目录下的output目录下");
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0: 1);
        }
    }

设置文件的输入输出路径

这里我设置的输入文件在当前工作环境目录的input目录，输出目录为output目录

然后点击ok，再当前工作目录下新建input目录，再在input下创建一个word.txt文件，写入一些内容

同理，然后在新建的input目录右键，new新建一个文件

然后在word.txt文件随便写入内容，文件名可以自己随意取，建议命名见名知意

word.txt文件内容

然后点击run运行程序

程序运行完成之后会在刚刚设置的输出目录下生成输出文件

写在最后

我将Hadoop和Java已经完成好的文件上传至百度云盘，如有需要的，提供了百度云盘下载链接可以直接下载使用

链接：https://pan.baidu.com/s/1TJwLyz9MGAkyJhqB_RelgQ?pwd=0000

提取码：0000

点击跳转下载

使用说明：

本人使用的Hadoop是安装在D盘下的Hadoop，Java是安装在D盘的software下的Java
建议下载的压缩包直接解压至D盘根目录即可，就无需更改里面的配置，也无需进行格式化操作，只要将环境变量配置到自己的电脑上就可以直接使用了，然后直接使用cmd终端使用启动命令就可以了

如果下载之后Hadoop安装在不同位置的，需要根据自己的情况去更改一些配置
比如要更改hadoop-cmd,hadoop-env.cmd,core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml和yarn-site.xml