eclipse和hadoop连接攻略（详细）

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吸取前人教训，写下此稿

笔者所用到的软件版本：

hadoop 2.7.3

hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar

eclipse-java-2020-06-R-win32-x86_64

先从虚拟机下载hadoop 需要解压好和文件配置好的版本，方便后文配置伪分布式文件）

 笔者linux的hadoop目录为：/usr/hadoop

下载到windows的某个目录，自行选择 笔者下载到的windows目录为D:\desktop\fsdownload\hadoop-2.7.3

下载eclipse和hadoop连接的插件 hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar

（笔者hadoop版本为2.7.3，你使用的hadoop版本和插件版本需要对应）

链接：https://pan.baidu.com/s/1m5BCOa1vcNghG0TUklB7CA 
提取码：e9mo

（此链接为hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar）

将下载好的插件hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar 复制到eclipse的plugins目录下

 

将winutils.exe文件复制到hadoop目录下的bin路径下

wintil.exe链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1Ahzo8IyPhoxzvPSuT1nN7Q 
提取码：bhip

配置hadoop环境变量

进入 设置--系统--关于--高级系统设置--环境变量

编辑path变量，增加内容为：%HADOOP_HOME%\bin

增加一个变量HADOOP_HOME

变量值为 hadoop的路径

 开启Hadoop集群（此处省略。。自行开启）

开启集群和复制插件之后 开启eclipse，可以在eclipse左侧工作区看到DFS Locations

 在windows菜单下选中perference

perence下选中hadoop map/reduce

设置hadoop的安装路径 前文有提到 笔者的安装路径为 D:\desktop\fsdownload\hadoop-2.7.3

 

 建立与hadoop的连接 在eclipse下方工作区对Map/Reduce Locations 进行设置

 右击 new hadoop location 进入设置

相关设置如图

笔者的core-site.xml（笔者路径为%HADOOP_HOME%/etc/hadoop/core-site.xml）文件中端口号为9000

 设置完成之后可以在DFS Locations看到hdfs上的文件

新建项目hadoop1（项目名随意）

进入eclipse 点击左上角file--new--projects

 输入项目名称

这样就创建好了一个mapreduce项目

 执行MapReduce 项目前，需要将hadoop中有修改过的配置文件（如伪分布式需要core-site.xml 和 hdfs-site.xml），以及log4j.properties复制到项目下的 src文件夹中

（请忽略已经建好的包）

 还需要将windows下的hosts文件修改 让ip和主机名映射

hosts文件路径为C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

而修改hosts文件需要管理员权限

可以先右击hosts文件 点击属性

 将属性中的“只读”取消 确定并应用

然后通过管理员身份运行命令提示窗口

进入hosts文件目录上一级

输入notepad hosts 即可修改hosts文件

 

 在最底下 输入相对应的映射关系即可

笔者为192.168.222.171 master746

在hadoop1项目中创建包和类

需要填写两个地方：在Package 处填写 org.apache.hadoop.examples；在Name 处填写wordcount。（包名、类名可以随意起）

此处笔者参考 http://t.csdn.cn/4WKHD

写入代码

package org.apache.hadoop.examples;
 
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
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 wordcount() {
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
        if(otherArgs.length < 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
            System.exit(2);
        }
 
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(wordcount.class);
        job.setMapperClass(wordcount.TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(wordcount.IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(wordcount.IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
 
        for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
        }
 
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
 
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
 
        public IntSumReducer() {
        }
 
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
 
            IntWritable val;
            for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                val = (IntWritable)i$.next();
            }
 
            this.result.set(sum);
            context.write(key, this.result);
        }
    }
 
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
 
        public TokenizerMapper() {
        }
 
        public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
 
            while(itr.hasMoreTokens()) {
                this.word.set(itr.nextToken());
                context.write(this.word, one);
            }
 
        }
    }
}

运行时右击空白处 点击 run as 然后点击 run configutations 

 前面写需要进行mapreduce计算的文件 必须原本就存在

后面写输出文件 必须原本不存在 不然均会报错

 看到类似这样的运行结果就是成功啦

成功运行后 查看输出文件（若未及时出现 可以右击文件refresh）

 

 做到这 eclipse和hadoop就算连接成啦

完结撒花~

跟着笔者的步骤可以避免笔者踩过的大部分坑

下面是我没有注明在文中的一些错误，欢迎大家一起来讨论

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Wi

报错如下

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
	at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
	at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:609)
	at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977)
	at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkAccessByFileMethods(DiskChecker.java:187)
	at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDirAccess(DiskChecker.java:174)
	at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDir(DiskChecker.java:108)
	at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.confChanged(LocalDirAllocator.java:285)
	at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:344)
	at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:150)
	at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:131)
	at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:115)
	at org.apache.hadoop.mapred.LocalDistributedCacheManager.setup(LocalDistributedCacheManager.java:125)
	at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.<init>(LocalJobRunner.java:163)
	at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner.submitJob(LocalJobRunner.java:731)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:240)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1657)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1287)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1308)
	at com.qs.WordcountDriver.main(WordcountDriver.java:44)

解决办法：

在创建的项目中 重新创建一个包，名为：org.apache.hadoop.io.nativeio

在包中创建一个类，名为NativeIO

内容为：   参考链接：http://t.csdn.cn/YxMOW

创建好在eclipse如下：

 再运行，就可以解决了。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_68421000/article/details/129316512
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