Hadoop入门学习之（二）：Intellij 开发Hadoop环境搭建

环境要求

1、jdk1.8（Hadoop官方推荐1.7）
2、intellij idea
3、windows 下需要安装x64 cygwin，否则会出现如下错误：
Cannot run program "chmod": CreateProcess error=2
解决方法：到cygwin官网下载setup-x86_64.exe
安装之后，把bin目录配置到windows的环境变量path中，记得重启intellij idea。

本教程不需要安装任何模式的Hadoop。

WordCount

这里以Hadoop的官方示例程序WordCount为例，演示如何一步步编写程序直到运行。

项目搭建

使用idea新建一个普通maven项目

添加pom依赖

这里只需要用到基础依赖hadoop-core和hadoop-common；如果需要读写HDFS，则还需要依赖hadoop-hdfs和hadoop-client；如果需要读写HBase，则还需要依赖hbase-client。

    
        org.apache.hadoop
        hadoop-core
        1.2.1
    
    
        org.apache.hadoop
        hadoop-common
        2.9.0
    

注意：hadoop-core使用1.2.1版本会出现以下错误：
Failed to set permissions of path: \tmp\ .staging to 0700
解决方法：

• 1、hadoop-core的版本换成0.20.2版本，相应的main方法里面的 Job job = Job.getInstance(conf, "word count");也要改成Job job = new Job(conf, "word count");就可以了
• 2、自己下载1.2.1源码包（官网已经没有此源码包），把其中的报错那行给注掉，然后打包，再使用。（未验证）

新建WordCount类

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

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

    public static class TokenizerMapper
            extends Mapper {

        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer
            extends Reducer {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable values,
                           Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
//      Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

此代码来自Hadoop官方教程，出处见参考。

新建input文件夹

image.png

配置运行参数

在Intellij菜单栏中选择Run->Edit Configurations，在弹出来的对话框中点击+，新建一个Application配置。配置Main class为WordCount（可以点击右边的...选择），Program arguments为input/ output/，即输入路径为刚才创建的input文件夹，输出为output。

image.png

运行

上述配置完成后，点击菜单栏Run->Run 'WordCount'即开始运行此MapReduce程序，Intellij下方会显示Hadoop的运行输出。待程序运行完毕后，Intellij左上方会出现新的文件夹output，其中的part-r-00000就是运行的结果了！

image.png

由于Hadoop的设定，下次运行时务必删除output文件夹！

参考资料
Hadoop: Intellij结合Maven本地运行和调试MapReduce程序 (无需搭载Hadoop和HDFS环境)