在Eclipse中执行、配置Hadoop

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1.安装插件

准备程序：

eclipse-3.3.2（这个版本号的插件仅仅能用这个版本号的eclipse）

hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar （在hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin文件夹下）

将hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar 拷贝到eclipse/plugins文件夹下，重新启动eclipse。

2.打开MapReduce视图

Window -> Open Perspective -> Other 选择Map/Reduce，图标是个蓝色的象。

3.加入一个MapReduce环境

在eclipse下端，控制台旁边会多一个Tab，叫“Map/Reduce Locations”，在以下空白的地方点右键，选择“New Hadoop location...”，如图所看到的：

在弹出的对话框中填写例如以下内容：

Location name（取个名字）

Map/Reduce Master（Job Tracker的IP和port，依据mapred-site.xml中配置的mapred.job.tracker来填写）

DFS Master（Name Node的IP和port，依据core-site.xml中配置的fs.default.name来填写）

4.使用eclipse对HDFS内容进行改动

经过上一步骤，左側“Project Explorer”中应该会出现配置好的HDFS，点击右键，能够进行新建目录、删除目录、上传文件、下载文件、删除文件等操作。

注意：每一次操作完在eclipse中不能立即显示变化，必须得刷新一下。

5.创建MapReduceproject

5.1配置Hadoop路径

Window -> Preferences 选择 “Hadoop Map/Reduce”，点击“Browse...”选择Hadoop目录的路径。

这个步骤与执行环境无关，仅仅是在新建project的时候能将hadoop根文件夹和lib文件夹下的全部jar包自己主动导入。

5.2创建project

File -> New -> Project 选择“Map/Reduce Project”，然后输入项目名称，创建项目。插件会自己主动把hadoop根文件夹和lib文件夹下的全部jar包导入。

5.3创建Mapper或者Reducer

File -> New -> Mapper 创建Mapper，自己主动继承mapred包里面的MapReduceBase并实现Mapper接口。

注意：这个插件自己主动继承的是mapred包里旧版的类和接口，新版的Mapper得自己写。

Reducer同理。

6.在eclipse中执行WordCount程序

6.1导入WordCount

WordCount

6.2配置执行參数

Run As -> Open Run Dialog... 选择WordCount程序，在Arguments中配置执行參数：/mapreduce/wordcount/input /mapreduce/wordcount/output/1

分别表示HDFS下的输入文件夹和输出文件夹，当中输入文件夹中有几个文本文件，输出文件夹必须不存在。

6.3执行

Run As -> Run on Hadoop 选择之前配置好的MapReduce执行环境，点击“Finish”执行。

控制台会输出相关的执行信息。

6.4查看执行结果

在输出文件夹/mapreduce/wordcount/output/1中，能够看见WordCount程序的输出文件。除此之外，还能够看见一个logs文件夹，里面会有执行的日志