hadoop及mahout安装

环境：虚拟机vmware7+ubuntu12.04

1，先下载需要的文件：

     【注意】：版本问题很重要

     jdk，eclipse，maven

     hadoop：http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.0.3/ 我其实先下载了0.2.0

     mahout：http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.7/

2，安装jdk，下载的rpm包，需要安装alien，然后用alien把rpm转换成deb，再使用dpkg安装

3，eclipse解压，我用的helios版

4，maven解压，配置环境变量：

我的/etc/profile文件最终的配置（我的文件都放在share目录下，然后share目录可以和windows共享）：

 

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_07
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_HOME=/home/ydp/share/hadoop-1.0.3
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export MAHOUT_HOME=/home/ydp/share/mahout-distribution-0.7
export PATH=$MAHOUT_HOME/bin:$PATH
export MAVEN_HOME=/home/ydp/share/apache-maven-3.0.4
export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PAT

5，安装hadoop，解压1.0.3版本，配置文件：

core-site.xml

 

<configuration>
	<property>
		<name>fs.default.name</name>
		<value>hdfs://localhost:9000</value>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/home/ydp/tmp</value>
	</property>
</configuration

 

mapred-site.xml

 

<configuration>
	<property>
		<name>mapred.job.tracker</name>
		<value>localhost:9001</value>
	</property>
</configuration

 

hdfs-site.xml

 

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration

 

hadoop-env.sh

 

 

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_07

export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=TRU

 

6，安装mahout，解压(我就没用mvn install了，直接下了个可用的)

 

7，在eclipse中配置hadoop，

将hadoop.0.2.0下contrib/eclipse-plugin目录下的插件拷贝出来，

解压（右键解压即可），

将hadoop内的文件hadoop-common-0.21.0..jar，hadoop-hdfs-0.21.0.jar，log4j-1.2.15.jar,hadoop-mapred-0.21.0.jar拷贝到lib目录，

在插件解压后的目录打包：jar cvf hadoop-0.21.0-eclipse-plugin ./* ；

打开jar包内(META-INF)的文件MANIFEST.MF打开，用加压后的内容覆盖这个文件里的内容，并修改其中（应该在文件末尾处）的Bundle-ClassPath: classes/,lib/hadoop-common-0.21.0..jar,lib/hadoop-hdfs-0.21.0.jar,lib/log4j-1.2.15.jar,lib/hadoop-mapred-0.21.0.jar

将修改后的问价保存，然后把新的插件jar包拷贝到eclipse/plugins目录下，重启eclipse，打开map reduce视窗，配置其中的参数和之前在hadoop.1的配置文件中一样。

8，在eclipse中运行wordcount，

 

package org.frame.base.hbase.hadoop;

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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

  /**
   * TokenizerMapper 继续自 Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>
   *
   * [一个文件就一个map,两个文件就会有两个map]
   * map[这里读入输入文件内容 以" \t\n\r\f" 进行分割，然后设置 word ==> one 的key/value对]
   *
   * @param Object  Input key Type:
   * @param Text    Input value Type:
   * @param Text    Output key Type:
   * @param IntWritable Output value Type:
   *
   * Writable的主要特点是它使得Hadoop框架知道对一个Writable类型的对象怎样进行serialize以及deserialize.
   * WritableComparable在Writable的基础上增加了compareT接口，使得Hadoop框架知道怎样对WritableComparable类型的对象进行排序。
   *
   * @author yangchunlong.tw
   *
   */
  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    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);
      }
    }
  }

  /**
   * IntSumReducer 继承自 Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>
   *
   * [不管几个Map,都只有一个Reduce,这是一个汇总]
   * reduce[循环所有的map值,把word ==> one 的key/value对进行汇总]
   *
   * 这里的key为Mapper设置的word[每一个key/value都会有一次reduce]
   *
   * 当循环结束后，最后的确context就是最后的结果.
   *
   * @author yangchunlong.tw
   *
   */
  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> 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();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    /**
     * 这里必须有输入/输出
     */
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);//主类
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);//mapper
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);//作业合成类
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//reducer
    job.setOutputKeyClass(Text.class);//设置作业输出数据的关键类
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//设置作业输出值类
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//文件输入
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//文件输出
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);//等待完成退出.
  }
}

 

新建mapreduc目录，设置运行参数hdfs://localhost:9000/user/name/test hdfs://localhost:9000/user/name/result，运行

9，在命令行运行wordcount：

安装ssh并配置无密码输入登录，

ssh-keygen-t rsa -P  

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

hadoop namenode -format

start-all.sh

stop-all.sh

jps

echo "a a a b b" >> test

hadoop fs -put test test

hadoop fs -ls

hadoop jar example.jar wordcount test result

hadoop fs -cat result/*

10，运行mahout，mahout --help  mahout kmeans --help

 

1.下载文件http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data放在$MAHOUT_HOME目录下。

2.启动Hadoop：$HADOOP_HOME/bin/start-all.sh

3.在$MAHOUT_HOME目录下创建测试目录testdata，并把数据导入到这个tastdata目录中（这里的目录的名字只能是testdata）

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir testdata

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put  $MAHOUT_HOME/synthetic_control.data $MAHOUT_HOME/testdata

4.使用kmeans算法(这会运行1分钟左右)

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $MAHOUT_HOME/mahout-examples-0.5-job.jar org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job

5.查看结果

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -lsr output

　　　　$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -get output $MAHOUT_HOME/examples

　　　　$cd $MAHOUT_HOME/examples/output

　　　　$ ls

　　　　如果看到以下结果那么算法运行成功，你的安装也就成功了.

　　　　clusteredPoints  clusters-0  clusters-1  clusters-10  clusters-2  clusters-3  clusters-4

　　　　clusters-5  clusters-6  clusters-7  clusters-8  clusters-9  data

 如有问题，可加Q群:292303980