编译hadoop-eclipse插件并测试

由于开发人员使用不同的eclipse版本，hadoop自0.20.x版本后不再提供现成的hadoop-eclipse插件而是给出了源码自行编译。
一、环境和所需软件
1、ubuntu 12.04
2、eclipse-4.2
3、ant-1.8.4
4、hadoop-1.1.1
5、由于需要对hadoop native库进行编译，需要安装automake autoconf libtool
sudo apt-get install automake autoconf libtool

二、编译hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar插件
(一)、building hadoop
1、编辑{HADOOP_HOME}/build.xml
(1)、对31行的hadoop版本做修改
<property name="version"value="1.1.2-SNAPSHOT"/>修改为：<property name="version"value="1.1.2"/>
(2)、对2418行的ivy下载进行注释，因为已经包含了ivy.jar<!--target name="ivy-download"description="To download ivy"unless="offline">
<get src="${ivy_repo_url}" dest="${ivy.jar}"usetimestamp="true"/>
</target-->(3)、对2426行去除对ivy-download的依赖关系，保留如下：
<target name="ivy-init-antlib"depends="ivy-init-dirs,ivy-probe-antlib"
2、编辑{HADOOP_HOME}/src/contrib./build-contrib.xml添加红色字体的两行，补充Eclipse路径和Hadoop版本<projectname="hadoopbuildcontrib"xmlns:ivy="antlib:org.apache.ivy.ant"><propertyname="eclipse.home"location="eclipse的安装目录"/><propertyname="version"value="1.1.2"/> //build的hadoop的版本号
<propertyname="name"value="${ant.project.name}"/><propertyname="root"value="${basedir}"/><propertyname="hadoop.root"location="${root}/../../../"/>...</project>3、building hadoopcd ${HADOOP-HOME}ant compile
(二)、building eclipse-plugin for hadoop1、修改${HADOOP_HOME}/src/contrib/eclipse-plugin/build.xml加入下面红色字体的几行，指定添加的jar包：<!-- Override jar target to specify manifest -->
<target name="jar" depends="compile" unless="skip.contrib">
<mkdir dir="${build.dir}/lib"/>
<copy file="${hadoop.root}/build/hadoop-core-${version}.jar" tofile="${build.dir}/lib/hadoop-core.jar" verbose="true"/>
<copy file="${hadoop.root}/build/ivy/lib/Hadoop/common/commons-cli-${commons-cli.version}.jar" todir="${build.dir}/lib" verbose="true"/>
<copy file="${hadoop.root}/lib/commons-configuration-1.6.jar" tofile="${build.dir}/lib/commons-configuration-1.6.jar" verbose="true"/>
<copy file="${hadoop.root}/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar" tofile="${build.dir}/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar" verbose="true"/>
<copy file="${hadoop.root}/lib/commons-lang-2.4.jar" tofile="${build.dir}/lib/commons-lang-2.4.jar" verbose="true"/>
<copy file="${hadoop.root}/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar" tofile="${build.dir}/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar" verbose="true"/>
<copy file="${hadoop.root}/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar" tofile="${build.dir}/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar" verbose="true"/>
<jar
jarfile="${build.dir}/hadoop-${name}-${version}.jar"
manifest="${root}/META-INF/MANIFEST.MF">
<fileset dir="${build.dir}" includes="classes/ lib/"/>
<fileset dir="${root}" includes="resources/ plugin.xml"/>
</jar>
</target>2、修改${HADOOP_HOME}/src/contrib/eclipse-plugin/META-INF/MENIFEST.MF，指定CLASS_PATHBundle-ClassPath: classes/,
lib/hadoop-core.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/commons-lang-2.4.jar,lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar,lib/commons-cli-1.2.jar3、buildingcd ${HADOOP_HOME}/usr/contrib/eclipse-pluginant jarbuilding输出的eclipse插件：${HADOOP_HOME}/build/contrib/eclipse-plugin/hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar三、eclipse配置 1、 打开Window-->Preferens，你会发现HadoopMap/Reduce选项，在这个选项里你需要配置Hadoop installation directory。配置完成后退出。

2、选择window -> open perspective -> Other...，选择有大象图标的 Map/Reduce.


此时，就打开了Map/Reduce的开发环境。可以看到，右下角多了一个Map/Reduce Locations的框。如下图：


3、设置Hadoop的环境参数。选择Map/ReduceLocations标签，点击该标签最右边的大象图标，即那个齿轮状图标右侧的大象图标，打开参数设置页面，参数填写如下图：


LocationName ：此处为参数设置名称，可以任意填写
Map/ReduceMaster (此处为Hadoop集群的Map/Reduce地址，应该和mapred-site.xml中的mapred.job.tracker设置相同)
Host: 10.0.0.211
port: 9001
DFSMaster (此处为Hadoop的master服务器地址，应该和core-site.xml中的fs.default.name 设置相同)
Host: 10.0.0.211
Port: 9000
设置完成后，点击Finish就应用了该设置。
此时，在最左边的ProjectExplorer中就能看到DFS的目录，如下图所示。


注：解决linux上运行权限的问题，可以在服务器创建一个和hadoop集群用户名一致的用户，即可不用修改master的permissions策略。
四、测试1、新建项目：File-->New-->Other-->Map/Reduce Project ,项目名可以随便取，如HadoopTest2、将测试代码 src.zip解压到HadoopTest源码目录的src目录下，刷新项目源码目录结构如下：

3、修改WordCountTest.javapublic static void main(String[] args) throws Exception {
// Add these statements. XXX
File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
EJob.addClasspath("/opt/hadoop-1.1.1/conf");
ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);

String inputPath = "hdfs://localhost:9000/user/chenym/input/file*";
String outputPath = "hdfs://localhost:9000/user/chenym/output2";

Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new String[] { inputPath, outputPath };
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}

Job job = new Job(conf, "word count");
// And add this statement. XXX
((JobConf) job.getConfiguration()).setJar(jarFile.toString());
job.setJarByClass(WordCountTest.class);

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}4、run as mapreduece project

转自 http://blog.csdn.net/hunauchenym/article/details/8566414