Hadoop首字母统计程序的编译运行

这里假定已经安装好了hadoop的环境，在Linux下运行hadoop命令能够正常执行。

首字母统计程序为InitialCount.java，首字母出现的次数用加号表示，若出现次数少于3次则不显示

使用了ubunt16.04系统， hadoop版本1.0.4

1.格式化HDFS

若是首次安装Hadoop，先启动Hadoop到相关服务，格式化namenode，secondarynamenode，tasktracker

~$ source /usr/local/hadoop/conf/hadoop-env.sh
~$ hadoop namenode -format


（注意：第一次安装hadoop集群的时候，需要运行hadoopnamenode -format格式化文件系统，初始化一些目录和文件。后面每次启动hadoop集群的时候，就不需要每次运行hadoopnamenode
-format。除非不得已，否则不要轻易格式化文件系统，格式化文件系统会建立新的dfs name dir目录，造成该目录下之前数据的丢失。）

2.启动Hadoop

执行start-all.sh来启动所有服务，包括namenode,datanode，start-all.sh脚本用来装载守护进程。也可以单独启动与关闭。

sean@ubuntu:~$ cd /usr/local/hadoop/bin
sean@ubuntu:/usr/local/hadoop/bin$ start-all.sh




在hadoop目录下用Java的jps命令列出所有的守护进程来验证安装成功
sean@ubuntu:/usr/local/hadoop/bin$ cd ..
sean@ubuntu:/usr/local/hadoop$ jps

出现如下列表，表明成功



注：如果DataNode没有出现，可能有两种情况:

（1）：访问http://localhost:50070，点击页面中的Namenode
logs链接，在logs页面点击hadoop-hadoop-datanode-ubuntu.log 链接，发现在日志中有此提示：Invalid directory in dfs.data.dir: Incorrect permission for /usr/local/hadoop/hdfs/data, expected:
rwxr-xr-x, while actual: rwxr-xrwx 。原因是data文件夹权限问题，执行：chmod g-w /usr/local/hadoop/hdfs/data，修改文件夹权限后，再次启动Hadoop，问题解决。

（2）.多次格式化导致NameNode和DataNode的namespaceID不一致。有两种方法可以解决，（推荐）第一种方法是删除DataNode的所有资料（将集群中每个datanode的/hdfs/data/current中的VERSION删掉，然后执行hadoop
namenode -format重启集群，错误消失；第二种方法是修改每个DataNode的namespaceID（位于/hdfs/data/current/VERSION文件中）或修改NameNode的namespaceID（位于/hdfs/name/current/VERSION文件中），使其一致。

3.将InitialCount.java复制到ubuntu下的一个目录，这里我复制到/home/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount

4.在该目录（/home/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount）下创建initialcount_classes目录，用于存放编译InitialCount.java生成的class文件

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ mkdir initialcount_classes




5.编译InitialCount.java文件，其中-classpath选项表示要引用hadoop官方的包，-d选项表示要将编译后

的class文件生成的目标目录。

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-core-1.0.4.jar -d initialcount_classes InitialCount.java
（hadoop-core-1.0.4.jar 请替换为你目录下对应的文件，否则会报错）



6.将编译后的class文件打包

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ jar -cvf initialcount.jar -C initialcount_classes/ .

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$  jar -cvf initialcount.jar -C initialcount_classes/ .

7.测试可在本地用echo生成一个文件，用于输入数据(省略号为你想统计的文本），也可以直接将一个文本文件放进当前文件夹
4000

$ echo “.......” > inputfile
8.在hadoop上建立一个目录，里面建立输入文件的目录

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ hadoop fs -ls /initial_count



9.将本地刚刚写的的inputfile上传到hadoop上的input目录

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ hadoop fs -put inputfile /initial_count/input
sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ hadoop fs -ls /initial_count/input

10.运行jar，以建立的input目录作为输入参数

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ hadoop jar initialcount.jar InitialCount /initial_count/input /initial_count/output

11.查看output目录是否有结果

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ hadoop fs -ls /initial_count/output

12.将该目录下所有文本文件合并后下载到本地

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ hadoop fs -getmerge /initial_count/output initialcount_result


13.查看下载下来的计算结果

sean@ubuntu:~/Hadoop_Test/Hadoop_Initialcount$ more initialcount_result

附：InitialCount.java

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.LongWritable;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class InitialCount {
public static class InitialCountMap extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
StringTokenizer token = new StringTokenizer(line);
while (token.hasMoreTokens()) {
word.set(token.nextToken().substring(0,1));
context.write(word, one);
}
}
}

public static class InitialCountReduce extends
Reducer<Text, IntWritable, Text, Text> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
if(sum>2)
{
StringBuffer sb = new StringBuffer("");
for(int i = 1;i<=sum;i++)
{
sb.append("+");
}
context.write(key, new Text(sb.toString()));
}

}
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);
job.setJarByClass(InitialCount.class);
job.setJobName("initialcount");
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setMapperClass(InitialCountMap.class);
job.setReducerClass(InitialCountReduce.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
}

ubuntu上搭建hadoop环境参考此文章：http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8008203

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