hadoop:IDEAはmapreducerのwordcountをローカルに作成してテストし、hadoopのlinuxサーバにアップロードしてテストします.

17358 ワード
hadoop
1.まずlinuxサーバにhadoopがインストールされていることを確認する
インストールチュートリアル:http://blog.csdn.net/sunweijm/article/details/78399726
2.IDEAを用いるmapreducerのdemoを記述する.
2.1 IDEAは、WordCountというプロジェクト名のmavenプロジェクトを作成する
2.2 Project SettingsのModulesの構成
IDEAのProject Structureでは、左側のModulesを選択します.下図の0を見て、一番右側の+をクリックして、1を見て、JARs or directoriesをクリックして、2を見て、3を追加します.
common
hdfs
mapreduce
yarn
comom/lib

hadoopのローカルwindowsのプロジェクトに由来します.ps:windowsローカルの導入について:http://blog.csdn.net/sunweijm/article/details/78427815
hadoop：IDEA本地编写mapreducer的wordcount并测试，并上传到hadoop的linux服务器进行测试_第1张图片
2.3 Project SettingsのArtifactsの構成
hadoop：IDEA本地编写mapreducer的wordcount并测试，并上传到hadoop的linux服务器进行测试_第2张图片まずArtifactsをクリックし、1箇所を見てから+』JAR』Emptyをクリックし、NameにWordCount.と記入する.4ヶ所見てください.
それからModule Outputを追加して、真ん中の+号をクリックして、下図の5、6のところを見て、ポップアップした選択ボックスの中でWordCountを選択します.このようにして出力されるmapreducerのjarパケットは、Output directoryで構成されたアドレスのうち、7を参照してください.hadoop：IDEA本地编写mapreducer的wordcount并测试，并上传到hadoop的linux服务器进行测试_第3张图片
2.4 mapreducerを記述するコード
ソースコードは次のとおりです.http://blog.csdn.net/zxk1992jx/article/details/73927434のコード:mapper:
package com.hadoop.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

/**
 * Created by Sunwei on 2017/11/6.
 */

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
// IntWritable one=new IntWritable(1);
        //          
        String line=value.toString();

        StringTokenizer st=new StringTokenizer(line);
//StringTokenizer "kongge"
        while (st.hasMoreTokens()){
            String word= st.nextToken();
            context.write(new Text(word),new IntWritable(1));   //output
        }
    }
}

reducer: 
package com.hadoop.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

/**
 * Created by Sunwei on 2017/11/6.
 */
public class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable iterable, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum=0;
        for (IntWritable i:iterable){
            sum=sum+i.get();
        }
        context.write(key,new IntWritable(sum));
    }

}

main: 
package com.hadoop.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * Created by Sunwei on 2017/11/6.
 */
public class WordCount {
    public static void main(String[] args){
        //      
        Configuration conf=new Configuration();
        try{
            //  job  
            Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
//Configuration conf, String jobName
            //    job  
            job.setJarByClass(WordCount.class);
            //  mapper  
            job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
            //  reduce  
            job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

            //  map   key value
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

            //  reduce     key value
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

            //         
            FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

            //  job
            boolean b = job.waitForCompletion(true);
            if(!b){
                System.out.println("wordcount task fail!");
            }

        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

編集が終わったら、現地でテストできます.Run/Debug Configurations:を構成します.構成の重点はもう囲まれています.下図を参照してください.主にName、Main class、Program arguments hadoop：IDEA本地编写mapreducer的wordcount并测试，并上传到hadoop的linux服务器进行测试_第4张图片 Program argumentsがあります.私が配合しているのは、D:************hadoopTestWordCountinput D:****hadoopTestWordCountoutputは上記のディレクトリに従ってinputディレクトリを作成する必要があります.outputディレクトリを作成する必要はありません.そうしないと、demoを実行するとエラーが発生します.
それから本機のinputの中でファイルを入れます:自分でいくつかのファイルを書くことができて、私が入れたファイルは:test 1.txt: 
hello world

test2.txt : 
hello hadoops

test3.txt : 
hello sunwei

実行をクリック:hadoop：IDEA本地编写mapreducer的wordcount并测试，并上传到hadoop的linux服务器进行测试_第5张图片実行に成功したらD:************hadoopTestWordCountoutputこのディレクトリの下でpart-r-0000ファイルを表示します:
hadoops 1
hello   3
sunwei  1
world   1

エラーメッセージを実行する場合は、hadoopのローカル環境を構成する必要があります.http://blog.csdn.net/sunweijm/article/details/78427815
2.5 IDEAでWordCount.を梱包する.JArパッケージ:
IDEAのBuild"Build Artifacts"WordCount"Buildをクリックすると、2.3ステップのOutput directoryのディレクトリにWordCountが表示されます.jarパッケージ.
3 jarパッケージをhadoopサーバにアップロード
3.1 jarパッケージのアップロード
まずWordCount.JArパッケージにはcentos 7のいずれかのフォルダが転送されます.私がアップロードしたディレクトリ:/usr/local/hadoop/hadoopMYJAR
3.2 HDFSに対応するフォルダを作成する
3.2.1. まずHDFSでユーザディレクトリを作成する
[hadoop@vdevops ~]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

3.2.2. HDFSでのinputディレクトリの作成
[hadoop@vdevops ~]$ hdfs dfs -mkdir input

3.2.3. Inputフォルダの下にあるファイルを削除
[hadoop@vdevops ~]$ hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/input/*

3.2.4. テストファイルtest 1をtxt、test2txt、test3.txtはhadoopサーバにアップロードされ、私が入れたディレクトリは/usr/local/hadoop/input/input 1です.
Input 1に入り、3つのtxtファイルをHDFSにアップロードします.
[hadoop@vdevops input1]$ hdfs dfs -put *.txt /user/hadoop/input   # input1          hdfs /user/hadoop/input/ 

##  HDFS /user/hadoop/     
[hadoop@vdevops ~]$ hdfs dfs -ls /user/hadoop/input #  input      
[hadoop@vdevops ~]$ hdfs dfs -ls input   #       hadoop   ，             /user/hadoop ，                 input

3.2.5.ある場合は、HDFSのoutputディレクトリを削除します(wordcountを実行する前にoutputディレクトリがないことを確認するため):
[hadoop@vdevops hadoop]$ hadoop dfs -rmr /user/hadoop/output  #  output

3.3. WordCount.を実行します.JArファイル:
3.1ステップのhadoopMYJARディレクトリに入ります.
[hadoop@vdevops hadoopMYJAR]$ hadoop jar WordCount.jar WordCount /user/hadoop/input /user/hadoop/output
Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: WordCount
        at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
        at java.lang.Class.forName0(Native Method)
        at java.lang.Class.forName(Class.java:348)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:227)
        at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:148)

上記のエラーを報告するには、特定のクラス名を指定する必要があります.次のスクリプトに変更すると、正しく動作します.
[hadoop@vdevops hadoopMYJAR]$ hadoop jar WordCount.jar com.hadoop.wordcount.WordCount /user/hadoop/input /user/hadoop/output

実行結果の表示:
[hadoop@vdevops input1]$ hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/part-r-00000
17/11/07 10:31:12 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
hadoops 1
hello   3
sunwei  1
world   1
PIPの使用:PIPを使用してnumpyをインストールする
3種類のデータベースのSQLページング