入门五步走
第一步 安装hadoop集群
- 1、安装jdk，当前为jdk8，jdk9、10、11由于会移除一些类，导致hadoop集群安装失败
安装细节不在赘述 - 2、hadoop的安装细节可参考下面这俩篇文章
https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/80258283
https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9047698.html
注意的地方：Namenode和ResourceManger如果不是同一台机器，不能在NameNode上启动 yarn，应该在ResouceManager所在的机器上启动yarn。
第二步 理解相关概念以及hadoop的模型
可以浏览w3c的描述，熟悉hadoop的概念
https://www.w3cschool.cn/hadoop/
第三步 操作操作
*1、 直接在服务端操作使用hadoop命令做一些操作
给出一个文件上传到hdfs和下载到本地的example
# 1st 在本地新建一个文件
[root@node21 admin]# cat wc.txt
a,1 b,1 b,5
a,3 c,3 d,15 e,11
a,2 d,2
# 2st 在hadoop上创建一个目录，用于存放该文件
[root@node21 admin] hadoop fs -mkdir -p /user/input
可以看到hadoop的fs命令下，有很多和linux命令相似的地方,无聊可以help看哈
root@node21 admin]# hadoop fs --help
--help: Unknown command
Usage: hadoop fs [generic options]
[-appendToFile ... ]
[-cat [-ignoreCrc] ...]
[-checksum ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] [-t ] ... ]
[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] ... ]
[-count [-q] [-h] [-v] [-t []] [-u] [-x] [-e] ...]
[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] ... ]
[-createSnapshot []]
.................省略一堆堆
# 3st 上传到该目录
[root@node21 admin]hadoop fs -put ~/wc.txt /user/input
# 4st 查看是否已经存在该文件
[root@node21 admin]# hadoop fs -ls /user/input
-rw-r--r-- 2 admin supergroup 38 2019-03-30 08:41 /user/input/wc.txt
#5st ok接下来下载到本地并查看
[root@node21 admin]# hadoop fs -get /user/input/wc.txt /home/
admin/ hadoop/ xzg/
[root@node21 admin]# hadoop fs -get /user/input/wc.txt /home/
[root@node21 admin]# ls /home/
wc.txt
### 就酱。
- 2、运行一个hadoop的简单事例，了解map-reduce机制
先给出命令，运行该命令是注意要使用hadoop用户，就是配置hadoop的用户
hadoop jar /opt/hadoop3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar wordcount /user/input/word.txt /user/output
上面hadoop jar 运行jar包，hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar这个jar就是hadoop自己提供的，这里面有很多简单的例子（有兴趣可以解压或者官网或者到github查看相关源码），wordcount 就是其中一个。这里我们指定运行wordcount例子（用于计算单词数量）
输入路径：/user/input/word.txt 是要我们自己编写文件上传到hdfs的/user/input路径下。内容可参考
[admin@node21 ~]$ hadoop fs -cat /user/input/word.txt
i love you
/user/output是我们指定输出的结果路径
执行结果如下(part-r-00000是默认结果生产的文件，可以hadoop fs -ls /user/outpu查看)：
[admin@node21 ~]$ hadoop fs -cat /user/output/part-r-00000
i 1
love 1
you 1
第四步 本地开发
我这里使用的idea，作为本地开发工具
-
1st 首先需要导入相关jar包，jar来源就是下载hadoop后解压后的share文件里（具体以个人，不过主要common、hdfs、mapreduce、yarn这几个包下的）
图片.png 2st 将hadoop服务端的配置文件，加入项目src目录下。项目启动时会使用到，否则会报错
图片.png
-
3st 开发前需要配置开发环境的hadoop的path
图片.png
windows本地运行mr程序时(不提交到yarn,运行在jvm靠线程执行)，hadoop.dll防止报nativeio异常、winutils.exe没有的话报空指针异常。
所以我们需要额外添加这winutils.exe到你本地hadoop的bin目录下，
(github下载地址)[https://github.com/steveloughran/winutils] 根据服务端及本地hadoop版本选择，不过我使用3.1的选择的3.0版本
- 4st 一个简单的测试连接服务端hdfs类
public class Chapter3 {
public static void main(String[] args) {
try {
String filename = "hdfs://10.11.91.225:9000/user/input/data.txt";
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.11.91.225:9000");
// conf.set("mapreduce.jobtracker.address", "10.11.91.255:9000");
// 这个解决hdfs问题
conf.set("fs.hdfs.impl", org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName());
// 这个解决本地file问题
conf.set("fs.file.impl", org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName());
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(new Path(filename)))
{
System.out.println("文件存在");
// fs.
}else{
System.out.println("文件不存在");
}
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
上面代码本地开发环境和远程服务的连通测试
- 3st 编写一个任务，从本地开发环境丢到hadoop集群上运行(这是一个计算单词key，合并value的例子)
先写个文件丢到hdfs上
[admin@node21 ~]$ hadoop fs -cat /user/input/wc.txt
a,1 b,1 b,5
a,3 c,3 d,15 e,11
a,2 d,2
预期我们想要的结果如下：
a 6
b 6
c 3
d 17
e 11
代码实现，主要三个类
- WordCountMapper 类用于split和map阶段
// //这个Mapper类是一个泛型类型，它有四个形参类型，分别指定map函数的输入键、输入值、输出键、输出值的类型
public class WordCountMapper extends Mapper {
//该方法循环调用，从文件的split中读取每行调用一次，把该行所在的下标为key，该行的内容为value
protected void map(LongWritable key, Text value,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] words = StringUtils.split(value.toString(), ' ');
for(String w :words){
//a,1 a,2 重新组装a:1 a:2
String[] kevs = w.split(",");
context.write(new Text(kevs[0]), new IntWritable(Integer.valueOf(kevs[1])));
}
}
}
- WordCountReducer类用于Shuffle和reduce阶段
public class WordCountReducer extends Reducer {
//每组调用一次，这一组数据特点：key相同，value可能有多个。
protected void reduce(Text arg0, Iterable arg1,
Context arg2)
throws IOException, InterruptedException {
//增加所有的值
int sum =0;
for(IntWritable i: arg1){
sum=sum+i.get();
}
arg2.write(arg0, new IntWritable(sum));
}
}
- RunJob类为程序的入口和job的设置
public class RunJob {
public static void main(String[] args) {
Configuration config =new Configuration();
// config.set("fs.defaultFS", "hdfs://HadoopMaster:9000");
config.set("fs.defaultFS", "hdfs://10.11.91.225:9000");
//node22为hadoopyarn-site.xml中的配置
config.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node22");
//设置执行的用户，需要是服务端的hadoop用户，否则无权限执行，报错.AccessControlException: Permission denied
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "admin");
// config.set("mapred.jar", "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wc.jar");//先打包好wc.jar
try {
FileSystem fs =FileSystem.get(config);
Job job = Job.getInstance(config);
job.setJarByClass(RunJob.class);
job.setJobName("wc");
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/user/input/wc.txt"));//新建好输入路径，且数据源
Path outpath =new Path("/user/output/wc");
if(fs.exists(outpath)){
fs.delete(outpath, true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath);
boolean f= job.waitForCompletion(true);
if(f){
System.out.println("job任务执行成功");
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
注意：由于本地为windows下环境需要修改hadoop源码，否则会出现NativeIO$Windows.access错误
(hadoop源码)[https://github.com/apache/hadoop] 下载本地后修改如下文件
\hadoop-common-project\hadoop-common\src\main\java\org\apache\hadoop\io\nativeio\NativeIO.java
图片.png
修改后添加到本地，新建的包名要和hadoop的相同，这样本地执行引入的jar会优先加载该类。
图片.png
最后运行成功后，查看运行结果
[admin@node21 ~]$ hadoop fs -cat /user/output/wc/part-r-00000
a 6
b 6
c 3
d 17
e 11
和预期相同，很好
最后顺便贴出项目结构吧
图片.png
第五步
剩下的理解上面的代码，然后根据自己想法编写，已经理解hadoop运行原理和源码。好了，你已经算是入门了，哦 错了 应该是我
什么 源码？ 那就上传到gayhub