hadoop环境配置 windows+eclipse

一、安装hadoop

参考给力星，我安装的版本是2.7.0

在linux下开发会有一些不方便，非mac档只能尝试在win上远程连接了，幸好有大神写了eclipse的hadoop插件，并且支持远程连接，于是来折腾这一环境。

二、插件安装参考http://yntmdr.blog.51cto.com/3829621/1633528

除hadoop安装包外，还需要三个文件，见网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1dFE6UjR密码: xbfc

1.注意linux机器（可为虚拟机）中hadoop环境的配置文件core-site.xml中的localhost需要改成机器ip，为什么呢？因为本机能够通过localhost找到自己，其他机器就找不到了呢，需要通过ip查找。

2.下载插件hadoop-eclipse-plugin，将其拷到eclipse安装目录的dropins下，打开eclipse发现左边多出来一个DFS
Locations。

3.解压hadoop2.7.0到windows一份，在eclipse中window->preferences->hadoop设置刚刚解压的路径，参考



4.将winutils.exe（见网盘）拷贝到hadoop-2.7.0\bin目录下，将hadoop.dll（见网盘）拷到C:\Windows\System32下面，这两个文件的版本一定要对，网盘上的是2.7的，开始我是用的2.2版本的，一直出错不知道原因-
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5.显示Map/Reduce选项卡

选择Window->Open Perspective->Other->Map/Reduce，会看到右上角有一个大象图标。

6.配置hdfs连接

点击右上角大象，切换到Map/Reduce 开发视图，点击 Eclipse软件右下角的 Map/Reduce Locations 面板，在面板中单击右键，选择 New Hadoop Location进行配置，这里面的Host为liunx机器的ip，Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml的端口，我的分别为50020和9000.

7.安装好插件后，查看左侧MapReduce Location 能否直接查看hdfs文件，注意要在启动了hadoop、yarn之后再看喔，能够的话就说明插件安装没有什么问题了。

8.配置环境变量

在环境变量中添加HADOOP_HOME为解压的目录，并将hadoop-2.7.0\bin目录添加至环境变量，参考图



9.将linux上将三个配置文件拷到eclipse该工程运行目录下面，然后尝试运行wordcount，

设置输入输出参数，可以在run as配置中设置输入输出参数，更好的方法是在程序中设置otherArgs，注意路径要写全，wordcount代码（更改了otherArgs）：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}

public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs=
new String[]{"hdfs://你的ip/user/hadoop/输入路径",
"hdfs://你的ip/user/hadoop/输出路径"};
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.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);
}
}

若运行如果提示没有权限操作文件等，可设置权限hadoop fs -chmod -R 777 /user

更多出错参考http://www.cnblogs.com/baixl/p/4154429.html

10.以上为本人的安装经验，可供参考，根据实际环境、hadoop安装版本等可能会发生一些小出入。