一、前言
由于后知后觉,以至于此时才开始Hadoop之旅,但《Hadoop权威指南》之类的教程以不能与时俱进,在Hadoop 2.2.0横行的今日难觅可运行只配置,遂想仍以《Hadoop权威指南》为蓝本把玩怀旧版Hadoop-0.20.2。Hadoop-0.20.2已不能从官网的DownLoad中找到,需要从归档地址下载,点击即可如愿。
二、环境
关于各种零碎的安装、配置、格式化、启动和停止等仍然可以参看
这里,不再重。
当然,在此也不放把新版本的这些琐事也贴一个链接在
这里,以备参考。
三、测试
这里自然是以WordCount为例,此例堪称Hadoop界的HelloWorld。
WordCount.java在hadoop-0.20.2/src/examples/org/apache/hadoop/examples目录下。
1、本地准备数据
登录Hadoop机器,在本地目录下创建存放输入数据的文件夹以及文件,比如:
#pwd
/root
#mkdir input
#vi input/file01.txt
Hello World Bye World
#vi input/file02.txt
Hello Hadoop Goodbye Hadoop
2、上传至HDFS
在HDFS上创建存放输入数据的文件夹及文件,比如:
#hadoop fs -mkdir /tmp/input
#hadoop fs -ls
Found 1 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2014-02-19 07:36 /tmp/input
上传本地文件数据到HDFS的input目录下,比如:
#hadoop fs -put ~/input/file*.txt /tmp/input
#hadoop fs -ls /tmp/input
Found 2 items
-
rwxr-xr-x - root supergroup 1 2014-02-19 07:36 /tmp/input/file01.txt
-rwxr-xr-x - root supergroup 2 2014-02-19 07:36 /tmp/input/file02.txt
3、运行程序
(1)拿来主义
如果你不想重新编译并产生jar包,可以直接用/root/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar,默认wordcount(注意是小写)已经打在里面了,如下来执行程序:
#hadoop jar /root/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount /tmp/input /tmp/output01
执行上面语句后,Hadoop命令会启动一个JVM来运行这个MapReduce程序,并自动获得Hadoop的配置,同时把类的路径(及其依赖关系)加入到Hadoop的库中。并在屏幕上输出Hadoop Job的运行记录,从中可以看到,这个Job被赋予了一个ID号:job_201402190740_0001,而且得知输入文件有两个(Total input paths to process : 2),同时还可以了解map的输入输出记录(record数及字节数),以及reduce输入输出记录。比如说,在本例中,map的task数量是2个,reduce的task数量是一个。map的输入record数是2个,输出record数是4个等信息。
(2)自己动手
如果你不满足于“舶来品”,可以“自己动手,丰衣足食”,开始吧:
(A)编译源码
在本地路径下,新建目录wordcount用于存放编译结果:
#pwd
/root
#mkdir wordcount
拷贝WordCount.java至/root/wordcount文件夹下:
#cp /root/hadoop-0.20.2/src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java wordcount
#javac -classpath /root/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-core.jar:/root/hadoop-0.20.2/lib/commons-cli-1.2.jar -d ./ WordCount.java
关于如何在Linux下编译java程序,请参看这里。
#ll org/apache/hadoop/examples/
total 12
-rw-r--r--. 1 root root 1911 Feb 23 07:19 WordCount.class
-rw-r--r--. 1 root root 1793 Feb 23 07:19 WordCount$IntSumReducer.class
-rw-r--r--. 1 root root 1790 Feb 23 07:19 WordCount$TokenizerMapper.class
(B)打包文件
将生成的.class文件打成jar包:
#jar -cvf WordCount.jar org/apache/hadoop/examples/*.class
#rm -rf org
上面的删除操作是必须的,否则会找错路径(找到org/apache/hadoop/examples下去了)。
(C)执行程序
#hadoop jar WordCount.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount /tmp/input /tmp/output02
需要注意的是:不要在VMWare虚拟机上部署伪分布式集群跑这个MapReduce任务,否则会慢到让你感觉它一直卡着没动静
。
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