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Ubuntu14.04下hadoop eclipse开发环境

分类： 大数据

2015-08-26 10:35:51

我是在linux环境下，Ubuntu14.04下配置的 
资源:java+eclipse+hadoop2.6.2 
里面包括了，Java（1.7和1.8都有，我用的1.8），eclipse，hadoop2.6.2 还有eclipse的hadoop2.6.0的插件

配置java 
以jdk-8u40-linux-x64.gz为例，在你的java下载目录下
view sourceprint?
1.<code class=" hljs lasso">sudo tar -zxvf jdk-8u40-linux-x64.gz
2.sudo mv hadoop-2.6.0 /usr/local/jdk1.8.0_40  </code>

然后

view sourceprint?
1.<code class=" hljs bash">sudo gedit /etc/profile </code>

在最后面添加

view sourceprint?
1.<code class=" hljs bash">export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_40
2.export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
3.export    CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar</code>

第一行代码目的是加环境变量，可以用JAVA_HOME代替/usr/local/jdk1.8.0_40这个地址，后面就可以少写一点。 
第二行代码目的是，为了方便运行java程序，这样涉及到程序软件要调用java时，只需要用java -arg 就可以，而不用找java的路径。 
第三行代码的目的是，当需要用到jar的包时，系统会自动从classpath的路径里寻找加载 
然后 
source /etc/profile 
重新编译一遍profile就安装好了java。可输入

view sourceprint?
1.<code class=" hljs livecodeserver">java -version</code>

来测试

2.安装ssh

view sourceprint?
1.<code class=" hljs lasso">sudo apt-get install ssh
2.ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
3.cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys</code>

安装ssh的主要目的是因为登陆远程主机会用ssh协议，第二行代码是自己创建了一对密钥，分别为id_dsa和id_dsa.pub。第三行代码是把公钥传递给自己的公钥目录。具体ssh这样的原理可自行百度。

3.配置Hadoop2.6.0 
在你hadoop的下载目录下

view sourceprint?
1.<code class=" hljs lasso">sudo tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
2.sudo mv hadoop-2.6.0 /usr/local/hadoop
3.sudo chmod -R 777 /usr/local/hadoop</code>

然后

view sourceprint?
1.<code class=" hljs bash">sudo gedit /etc/profile</code>

在后面加入

view sourceprint?
1.<code class=" hljs bash">export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
2. 
3.export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
4. 
5.export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin</code>

而后

view sourceprint?
1.<code class=" hljs lasso">sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh</code>

将JAVA_HOME的值改为/usr/local/jdk1.8.0_40

然后修改 
etc/hadoop/core-site.xml

view sourceprint?
01.<code class=" hljs xml"><configuration>
02.<property>
03.<name>hadoop.tmp.dir</name>
04.<value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
05.<description>Abase for other temporary directories.</description>
06.</property>
07.<property>
08.<name>fs.defaultFS</name>
09.<value>hdfs://localhost:9000</value>
10.</property>
11.</configuration></code>

修改mapred-site.xml

view sourceprint?
1.<code class=" hljs xml"><configuration>
2.<property>  
3.<name>mapred.job.tracker</name> 
4.<value>localhost:9001</value>  
5.</property>  
6.</configuration></code>

修改yarn-site.xml

view sourceprint?
01.<code class=" hljs xml"><configuration>
02.<property>
03.<name>mapreduce.framework.name</name>
04.<value>yarn</value>
05.</property>
06. 
07.<property>
08.<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
09.<value>mapreduce_shuffle</value>
10.</property>
11.</configuration></code>

修改hdfs-site.xml

view sourceprint?
01.<code class=" hljs xml"><configuration>
02.<property>
03.<name>dfs.replication</name>
04.<value>1</value>
05.</property>
06.<property>
07.<name>dfs.namenode.name.dir</name>
08.<value>file:/usr/local/hadoop/dfs/name</value>
09.</property>
10.<property>
11.<name>dfs.datanode.data.dir</name>
12.<value>file:/usr/local/hadoop/dfs/data</value>
13.</property>
14.<property>                 //这个属性节点是为了防止后面eclopse存在拒绝读写设置的
15.<name>dfs.permissions</name>
16.<value>false</value>
17.</property>
18.</configuration></code>

sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters 添加：localhost

sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves 添加：localhost

然后 
创建好临时目录和datanode与namenode的目录

view sourceprint?
1.<code class=" hljs haskell">cd /usr/local/hadoop
2.mkdir tmp dfs dfs/name dfs/data</code>
view sourceprint?
1.<code class=" hljs lasso">bin/hdfs namenode -format
2.sbin/start-dfs.sh
3.sbin/start-yarn.sh</code>

bin/hdfs namenode -format成功的话，最后的提示如下，Exitting with status 0 表示成功，Exitting with status 1: 则是出错。 
尽量不要用start-all.sh，以为hadoop作者发现这个脚本可能有点问题。 
来查看Hadoop中hdfs的信息 
查看all application的信息

然后输入以下代码可以来测试

view sourceprint?
1.<code class=" hljs lasso">bin/hdfs dfs -mkdir /user
2.bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>
3.bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input
4.bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
5.bin/hdfs dfs -cat output/*</code>

正常情况下会有wordcount的输出结果

4.配置eclipse 
下载完eclipse和其插件后，先解压缩eclipse然后 
把hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar这个文件放在eclipse/plugins这个目录下。 
具体配置可以参照这个文档，我也是照着配的，原博是2.4.0的，我试过，2.6.0也是一样的配置。 
Eclipse下搭建Hadoop2.6.0开发环境

下载源码： 

git clone 
编译源码：
		

			

		

		

			

		

		

			

				

					[html] view plaincopy
					

					

				

			

			
    
				
  1. 
					cd src/contrib/eclipse-plugin  
				
    2. 
				
  2. 
					ant jar -Dversion=2.6.0 -Declipse.home=/usr/local/eclipse -Dhadoop.home=/usr/local/hadoop-2.6.0  //需要手动安装的eclipse，通过命令行一键安装的不行  
				
    3. 
			

		

eclipse.home 和 hadoop.home 设置成你自己的环境路径
		

			

		

		

			生成位置：
		

		

			

				

					[html] view plaincopy
					

					

				

			

			
    
				
  1. 
					[jar] Building jar: /home/hunter/hadoop2x-eclipse-plugin/build/contrib/eclipse-plugin/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar  
				
    2.

  • 安装插件

登录桌面后面要打开eclipse的用户最好是hadoop的管理员，也就是hadoop安装时设置的那个用户，否则会出现拒绝读写权限问题。

  • 复制编译好的jar到eclipse插件目录，重启eclipse
  • 配置 hadoop 安装目录

window ->preference -> hadoop Map/Reduce -> Hadoop installation directory

  • 配置Map/Reduce 视图

window ->Open Perspective -> other->Map/Reduce -> 点击“OK”

windows → show view → other->Map/Reduce Locations-> 点击“OK”

  • 控制台会多出一个“Map/Reduce Locations”的Tab页

在“Map/Reduce Locations” Tab页 点击图标<大象+>或者在空白的地方右键，选择“New Hadoop location…”，弹出对话框“New hadoop location…”，配置如下内容：将ha1改为自己的hadoop用户

注意：MR Master和DFS Master配置必须和mapred-site.xml和core-site.xml等配置文件一致

打开Project Explorer,查看HDFS文件系统。

  • 新建Map/Reduce任务

File->New->project->Map/Reduce Project->Next

编写WordCount类：记得先把服务都起来

[java] view plaincopy
  1. import java.io.IOException;  
  2. import java.util.*;  
  3. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  4. import org.apache.hadoop.conf.*;  
  5. import org.apache.hadoop.io.*;  
  6. import org.apache.hadoop.mapred.*;  
  7. import org.apache.hadoop.util.*;  
  8. public class WordCount {  
  9. public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {  
  10. private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
  11. private Text word = new Text();  
  12.   
  13. public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {  
  14.  String line = value.toString();  
  15.  StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);  
  16.  while (tokenizer.hasMoreTokens()) {  
  17.    word.set(tokenizer.nextToken());  
  18.    output.collect(word, one);  
  19.  }  
  20. }  
  21. }  
  22. public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {  
  23. public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {  
  24.  int sum = 0;  
  25.  while (values.hasNext()) {  
  26.    sum += values.next().get();  
  27.  }  
  28.  output.collect(key, new IntWritable(sum));  
  29. }  
  30. }  
  31. public static void main(String[] args) throws Exception {  
  32. JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);  
  33. conf.setJobName("wordcount");  
  34.   
  35. conf.setOutputKeyClass(Text.class);  
  36. conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
  37.   
  38. conf.setMapperClass(Map.class);  
  39. conf.setReducerClass(Reduce.class);  
  40.   
  41. conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);  
  42. conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);  
  43.   
  44. FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));  
  45. FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));  
  46.   
  47. JobClient.runJob(conf);  
  48. }  
  49. }  
配置运行时参数:右键-->Run as-->Run Confiugrations

user/ha1/input/hadoop是你上传在hdfs的文件夹（自己创建），里面放要处理的文件。ouput4放输出结果

将程序放在hadoop集群上运行：右键-->Runas -->Run on Hadoop,最终的输出结果会在HDFS相应的文件夹下显示。至此，ubuntu下hadoop-2.6.0 eclipse插件配置完成。




配置过程中出先的问题：

在eclipse中无法向文件HDFS文件系统写入的问题，这将直接导致eclipse下编写的程序不能在hadoop上运行。

  • 打开conf/hdfs-site.xml，找到dfs.permissions属性修改为false（默认为true）OK了。
            <property>
                <name>dfs.permissions</name>
                <value>false</value>
            </property>
        改完需要重启HDFS；
  • 最简单的就是刚才说的登录桌面启动eclipse的用户本身就是hadoop的管理员
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