搭建eclipse下运行mapreduce代码的环境

  搭建eclipse下运行mapreduce代码的环境

准备：基本的hadoop环境搭建好，并启动hadoop。

Hadoop集群环境： 10.20.153.125  h5  master

                                       10.20.153.126  h6  slave

                                       10.20.153.127  h7  slave

版本：hadoop-1.0.0；

eclipse-SDK-3.7.2-linux-gtk

系统：VMWare下的ubuntu

 

第一步：由于hadoop-1.0.0源码中没有自带eclipse的插件，所幸，师傅帮我编译生成了org.apache.hadoop.eclipse_1.0.0.jar。把这个插件拷到 eclipse安装目录/plugins/ 下。

第二步：重启eclipse，配置hadoop installation directory。

  若插件安装成功的话，打开Window-->Preferens，会发现Hadoop Map/Reduce选项，在这个选项里需要配置Hadoop installation directory。配置完成后退出。

这里需要注意的是：根据你即将要跑的代码是在当前这个hadoop版本的目录下。

第三步：配置Map/Reduce Locations。

   在Window-->Show View中打开Map/Reduce Locations。Eclipse窗口下会有如下显示。

在这个View中，右键-->New Hadoop Location。弹出如下对话框：

需要配置Location name，还有Map/Reduce Master和DFS Master。这里面的Host、Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml中配置的地址及端口。

这个对话框下面的这个可以不管。

配置完了，会在eclipse窗口看到

这里我是建了两个DFS Locations，hadoop连接的192.168.71.128就是没有配置好，下面的hadoop-1.0.0就是配置好了。

第四步：新建项目。

  File-->New-->Other-->Map/Reduce Project。

随便可以取个工程名。现在以hadoop自带的WordCount.java为例来说明如何运行这个mapreduce任务。

  把hadoop安装目录下的/src/example/org/apache/hadoop/example/WordCount.java复制到刚才新建的项目下面。

第五步：创建输入文件。

1.在终端连上机器10.20.153.125，在这台机器上新建input文件夹：

[email protected]:/home/hadoop/hadoop-1.0.0>mkdir input；

接着创建两个file文件：

2.将本机上的输入文件上传到hdfs上：

[email protected]:/home/hadoop/hadoop-1.0.0/bin>hadoop fs -put /home/hadoop/hadoop-1.0.0/input input

这个输入文件input被创建在hdfs上的/user/hadoop/input这里

第六步：运行代码。

1.      在新建的项目WordCount，点击WordCount.java，右键-->Run As-->Run Configurations 
2.在弹出的Run Configurations对话框中，点Java Application，右键-->New，这时会新建一个application名为WordCount 
3.配置运行参数，点Arguments，在Program arguments中输入“你要传给程序的输入文件夹和你要求程序将计算结果保存的文件夹”，

 

这里主要的设置就是Arguments，hdfs:10.20.153.125:9002/user/hadoop/input是输入文件目录，hdfs:10.20.153.125:9002/user/hadoop/output是输出目录。

4.设置完了就点下这个Run,运行程序，过段时间将运行完成，等运行结束后，可以在终端中用命令：hadoop fs –ls /user/hadoop/output

结果如下：

OK,结束啦~~~