hadoop初级班（一）

hadoop的部署

1.Linux安装

（1）如果你的电脑操作系统是Windows7或Windows8的话，请先安装一个Ubuntu系统。安装办法：下载自己可以快速下载的Ubuntu的镜像，我的用的是Ubuntu12.04，来源于中科大自己的http://mirrors.ustc.edu.cn/，下载下来后建个文件夹，将下载的ISO文件拖入，然后解压，解压完成后如图所示

双击wubi.exe,进入安装页面，

目标驱动器尽量不要选择C盘，此处选择D盘，安装大小就是你给Ubuntu的空间，默认18G，口令就是你登录Ubuntu的密码，随便设置。然后点击安装即可，然后提示你重启，重启等待Ubuntu自动安装完成即可。

在重启之后可能会出现联网下载100多个文件，这个步骤可以跳过，进行这一步的时候你可以点击一下展开的箭头，然后选择跳过即可。这一步很慢很慢。

到这里，Ubuntu安装完成

你可以点击左上角的第一个图标，在search里面寻找terminal，然后把terminal的图标拖拽到桌面上即可。

2.JDK的安装

下载http://pan.baidu.com/s/1bncVBmn这里的JDK7。之前在官网上下载JDK8速度挺慢的，在网上百度云盘里找到JDK7的资源，Linux 64位的，下载速度很快。下载下来后我将它解压到了/usr/local/lib目录下。这里注意要使用root权限，也就是sudo tar -zxvf   *******(待解压文件)    /usr/local/lib/ 。

然后修改/etc/profile文件，可以用sudo vim /etc/profile打开，编辑，当然要先安装vim，用apt-get install vim即可。

profile文件必须是root权限才能更改，更改如下：

在最后加入：

export JAVA_HOME=/usr/local/lib/jdk1.7.0_67

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

然后source /etc/profile（使修改的环境变量生效），java -version,就可以看到安装成功了！

3.安装rsync和ssh

sudo apt-get install ssh rsync安装ssh和rsync

配置ssh免登录

ssh-keygen -t dsa -f ~/.ssh/authorized_keys

ssh localhost

第一次执行本命令，会出现一个提示，输入yes，回车即可

4.安装hadoop

下载hadoop，参考http://jingyan.baidu.com/article/d621e8da0a08192865913fac.html，注意我们最后下载的是stable2里的1.2.1版本，现在hadoop有1.X和2.X版本，2.X在配置上与1.X有出入，很多书上讲的还是1.X的安装情况，这里我们也下载1.X，建一个hadoop文件夹，然后下载好的hadoop放进去，解压即可

hadoop的部署模式有三种，单机模式、伪分布式模式和分布式模式。这里我们用伪分布式模式，就是一台电脑模拟集群

修改hadoop1.2.1/conf文件夹下的core-site.xml   ，mapred-site.xml和hdfs-site.xml三个文件

core-site.xml修改如下：在<configuration></configuration>之间加入

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://localhost:9000</value>

</property>

mapred-site.xml修改如下：在<configuration></configuration>之间加入

<property>

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>localhost:9001</value>

</property>

hdfs-site.xml修改如下： 在<configuration></configuration>之间加入

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

</property>

在hadoop-env.sh里加入

export JAVA_HOME=/usr/local/lib/jdk1.7.0_67

启动hadoop：

我们可以在hadoop文件夹下的bin文件夹下启动hadoop，也可以将bin文件加入到环境变量里，这样在什么目录下都能用，还是在profile里面

把之前的export PATH改为=$PATH:$JAVA_HOME/bin:/home/ustc/hadoop/hadoop-1.2.1/bin,

然后命令窗

hadoop namenode -format

这是格式化namenode

start-all.sh

这是启动所有节点

输入jps

可以看到六个进程

OK！

使用自带的例程进行测试（引用自最短路径之从零开始学习hadoop）

5.为了能用IDE进行java的编辑，我们下载并安装了eclipse，安装过程不多讲了

6.下载maven，用来帮助在eclipse里编辑mapreduce程序

下载安装maven：http://my.oschina.net/mingpeng/blog/219961

然后再自己的一个文件夹内，比方说eclipse的workspace里，创建一个wordcount

先mvn archetype:generate，这是在生成maven项目框架

要求输入groupID ,artifactID等等，这个自己按意愿输入，详细参考maven相关书籍

mvn eclipse:eclipse生成eclipse可识别的工程，然后启动eclipse，import maven项目，然后编辑POM.xml，在里面的dependencies加入 dependency

<dependency>

<groupId>org.apache.hadoop</hadoop>

<artifactId>hadoop-core</artifactId>

<version>1.2.1</version>

</dependency>

加入这个是为了让maven自动下载hadoop相关的包，使mapreduce正确运行，否则找不到这些包

然后mvn clean install，先清空jar包，然后编译打包生成jar包

最后hadoop jar ./target/wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar ustc/hilab/WordCount a tt 

上面这句的意思是在hadoop下调用wordcount jar包，ustc/hilab/WordCount这个是调用的类，ustc.hilab包下的WordCount类   a是我自己建的一个文件，里面有几行字母（当然先得按照之前讲的把本地的a put进hdfs里面）   tt是输出文件夹， 如果想看tt，输入 hadoop fs -ls即可，这就是看hadoop的fs

下面是wordcount 代码，引用自http://blog.csdn.net/xw13106209/article/details/6116323

package ustc.hilab;  
import java.io.IOException;  
import java.util.Iterator;  
import java.util.StringTokenizer;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;  
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;  
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;  
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;  
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;  
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;  
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;  
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;  
/** 
 *  
 * 描述：WordCount explains by Felix 
 * @author Hadoop Dev Group 
 */  
public class WordCount  
{  
    /** 
     * MapReduceBase类:实现了Mapper和Reducer接口的基类（其中的方法只是实现接口，而未作任何事情） 
     * Mapper接口： 
     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。 
     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。  
     *  
     */  
    public static class Map extends MapReduceBase implements  
            Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>  
    {  
        /** 
         * LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口， 
         * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,String 的替代品。 
         */  
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
        private Text word = new Text();  
          
        /** 
         * Mapper接口中的map方法： 
         * void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output, Reporter reporter) 
         * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对 
         * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。 
         * OutputCollector接口：收集Mapper和Reducer输出的<k,v>对。 
         * OutputCollector接口的collect(k, v)方法:增加一个(k,v)对到output 
         */  
        public void map(LongWritable key, Text value,  
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)  
                throws IOException  
        {  
            String line = value.toString();  
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);  
            while (tokenizer.hasMoreTokens())  
            {  
                word.set(tokenizer.nextToken());  
                output.collect(word, one);  
            }  
        }  
    }  
    public static class Reduce extends MapReduceBase implements  
            Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>  
    {  
        public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,  
                OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)  
                throws IOException  
        {  
            int sum = 0;  
            while (values.hasNext())  
            {  
                sum += values.next().get();  
            }  
            output.collect(key, new IntWritable(sum));  
        }  
    }  
    public static void main(String[] args) throws Exception  
    {  
        /** 
         * JobConf：map/reduce的job配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作 
         * 构造方法：JobConf()、JobConf(Class exampleClass)、JobConf(Configuration conf)等 
         */  
        JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);  
        conf.setJobName("wordcount");           //设置一个用户定义的job名称  
        conf.setOutputKeyClass(Text.class);    //为job的输出数据设置Key类  
        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);   //为job输出设置value类  
        conf.setMapperClass(Map.class);         //为job设置Mapper类  
        conf.setCombinerClass(Reduce.class);      //为job设置Combiner类  
        conf.setReducerClass(Reduce.class);        //为job设置Reduce类  
        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);    //为map-reduce任务设置InputFormat实现类  
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);  //为map-reduce任务设置OutputFormat实现类  
        /** 
         * InputFormat描述map-reduce中对job的输入定义 
         * setInputPaths():为map-reduce job设置路径数组作为输入列表 
         * setInputPath()：为map-reduce job设置路径数组作为输出列表 
         */  
        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));  
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));  
        JobClient.runJob(conf);         //运行一个job  
    }  
}