热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

MapReduce编程(一)IntellijIdea配置MapReduce编程环境

介绍怎样在IntellijIdea中通过创建mavenproject配置MapReduce的编程环境。一、软件环境我使用的软件版本号例如以下:IntellijIdea2017.1M

介绍怎样在Intellij Idea中通过创建mavenproject配置MapReduce的编程环境。

一、软件环境

我使用的软件版本号例如以下:

  1. Intellij Idea 2017.1
  2. Maven 3.3.9
  3. Hadoop伪分布式环境( 安装教程可參考这里)
二、创建mavenproject

打开Idea,file->new->Project,左側面板选择mavenproject。(假设仅仅跑MapReduce创建javaproject就可以,不用勾选Creat from archetype,假设想创建webproject或者使用骨架能够勾选)
《MapReduce编程(一) Intellij Idea配置MapReduce编程环境》
设置GroupId和ArtifactId。下一步。

《MapReduce编程(一) Intellij Idea配置MapReduce编程环境》
设置project存储路径。下一步。
《MapReduce编程(一) Intellij Idea配置MapReduce编程环境》
Finish之后,空白project的路径例如以下图所看到的。

《MapReduce编程(一) Intellij Idea配置MapReduce编程环境》

完整的project路径例如以下图所看到的:
《MapReduce编程(一) Intellij Idea配置MapReduce编程环境》

三、加入maven依赖

在pom.xml加入依赖。对于hadoop 2.7.3版本号的hadoop,须要的jar包有下面几个:

  • hadoop-common
  • hadoop-hdfs
  • hadoop-mapreduce-client-core
  • hadoop-mapreduce-client-jobclient
  • log4j( 打印日志)

    pom.xml中的依赖例如以下:

<dependencies>
<dependency>
<groupId>junitgroupId>
<artifactId>junitartifactId>
<version>4.12version>
<scope>testscope>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-commonartifactId>
<version>2.7.3version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-hdfsartifactId>
<version>2.7.3version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-coreartifactId>
<version>2.7.3version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoopgroupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclientartifactId>
<version>2.7.3version>
dependency>
<dependency>
<groupId>log4jgroupId>
<artifactId>log4jartifactId>
<version>1.2.17version>
dependency>
dependencies>
四、配置log4j

src/main/resources目录下新增log4j的配置文件log4j.properties。内容例如以下:

log4j.rootLogger = debug,stdout
### 输出信息到控制抬 ###
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = [%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} method:%l%n%m%n
五、启动Hadoop

启动Hadoop,执行命令:

cd hadoop-2.7.3/
./sbin/start-all.sh

訪问http://localhost:50070/查看hadoop是否正常启动。

六、执行WordCount(从本地读取文件)

在project根目录下新建input目录,input目录下新增dream.txt,随便写入一些单词:

I have a dream
a dream

在src/main/java目录下新建包。新增FileUtil.java,创建一个删除output文件的函数,以后就不用手动删除了。内容例如以下:

package com.mrtest.hadoop;
import java.io.File;
/** * Created by bee on 3/25/17. */
public class FileUtil {
public static boolean deleteDir(String path) {
File dir = new File(path);
if (dir.exists()) {
for (File f : dir.listFiles()) {
if (f.isDirectory()) {
deleteDir(f.getName());
} else {
f.delete();
}
}
dir.delete();
return true;
} else {
System.out.println("文件(夹)不存在!");
return false;
}
}
}

编写WordCount的MapReduce程序WordCount.java,内容例如以下:

package com.mrtest.hadoop;
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 java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;
/** * Created by bee on 3/25/17. */
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends
Mapper {
public static final 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()) {
this.word.set(itr.nextToken());
context.write(this.word, one);
}
}
}
public static class IntSumReduce extends
Reducer {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable values,
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 void main(String[] args)
throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
FileUtil.deleteDir("output");
Configuration cOnf= new Configuration();
String[] otherArgs = new String[]{"input/dream.txt","output"};
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage:Merge and duplicate removal ");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf, "WordCount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
job.setReducerClass(WordCount.IntSumReduce.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);
}
}

执行完成以后。会在project根目录下添加一个output目录。打开output/part-r-00000,内容例如以下:

I 1
a 2
dream 2
have 1

这里在main函数中新增了一个String类型的数组,假设想用main函数的args数组接受參数。在执行时指定输入和输出路径也是能够的。执行WordCount之前,配置Configuration并指定Program arguments就可以。
《MapReduce编程(一) Intellij Idea配置MapReduce编程环境》

七、执行WordCount(从HDFS读取文件)

在HDFS上新建目录:

hadoop fs -mkdir /worddir

假设出现Namenode安全模式导致的不能创建目录提示:

mkdir: Cannot create directory /worddir. Name node is in safe mode.

执行下面命令关闭safe mode:

hadoop dfsadmin -safemode leave

上传本地文件:

hadoop fs -put dream.txt /worddir

改动otherArgs參数,指定输入为文件在HDFS上的路径:

String[] otherArgs = new String[]{"hdfs://localhost:9000/worddir/dream.txt","output"};八、代码下载

代码下载地址:http://download.csdn.net/detail/napoay/9799523


推荐阅读
  • 问题场景用Java进行web开发过程当中,当遇到很多很多个字段的实体时,最苦恼的莫过于编辑字段的查看和修改界面,发现2个页面存在很多重复信息,能不能写一遍?有没有轮子用都不如自己造。解决方式笔者根据自 ... [详细]
  • 入门指南:使用FastRPC技术连接Qualcomm Hexagon DSP
    本文旨在为初学者提供关于如何使用FastRPC技术连接Qualcomm Hexagon DSP的基础知识。FastRPC技术允许开发者在本地客户端实现远程调用,从而简化Hexagon DSP的开发和调试过程。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了在Web开发中常见的UTF-8编码问题及其解决方案,包括HTML页面、PHP脚本、MySQL数据库以及JavaScript和Flash应用中的乱码问题。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何在Apache Kafka中进行Topic级别的配置,包括创建、修改和删除配置参数的具体步骤,并提供了详细的配置属性表。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何利用X_CORBA实现远程对象调用,并通过多个示例程序展示了其功能与应用,包括基础的Hello World示例、文件传输工具以及一个完整的聊天系统。 ... [详细]
  • 本文探讨了一种统一的语义数据模型,旨在支持物联网、建筑及企业环境下的数据转换。该模型强调简洁性和可扩展性,以促进不同行业间的插件化和互操作性。对于智能硬件开发者而言,这一模型提供了重要的参考价值。 ... [详细]
  • mysql 授权!!
    为什么80%的码农都做不了架构师?MySQL的权限系统围绕着两个概念:认证-确定用户是否允许连接数据库服务器授权-确定用户是否拥有足够的权限执 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何利用 Bootstrap Table 实现数据展示与操作,包括数据加载、表格配置及前后端交互等关键步骤。 ... [详细]
  • 深入理解Java SE 8新特性:Lambda表达式与函数式编程
    本文作为‘Java SE 8新特性概览’系列的一部分,将详细探讨Lambda表达式。通过多种示例,我们将展示Lambda表达式的不同应用场景,并解释编译器如何处理这些表达式。 ... [详细]
  • 在尝试通过自定义端口部署Spring Cloud Eureka时遇到了连接失败的问题。本文详细描述了问题的现象,并提供了有效的解决方案,以帮助遇到类似情况的开发者。 ... [详细]
  • Redis:缓存与内存数据库详解
    本文介绍了数据库的基本分类,重点探讨了关系型与非关系型数据库的区别,并详细解析了Redis作为非关系型数据库的特点、工作模式、优点及持久化机制。 ... [详细]
  • 本文详细记录了 MIT 6.824 课程中 MapReduce 实验的开发过程,包括环境搭建、实验步骤和具体实现方法。 ... [详细]
  • 本文总结了近年来在实际项目中使用消息中间件的经验和常见问题,旨在为Java初学者和中级开发者提供实用的参考。文章详细介绍了消息中间件在分布式系统中的作用,以及如何通过消息中间件实现高可用性和可扩展性。 ... [详细]
  • 对象存储与块存储、文件存储等对比
    看到一篇文档,讲对象存储,好奇,搜索文章,摘抄,学习记录!背景:传统存储在面对海量非结构化数据时,在存储、分享与容灾上面临很大的挑战,主要表现在以下几个方面:传统存储并非为非结 ... [详细]
  • Ubuntu 环境下配置 LAMP 服务器
    本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统上安装和配置 LAMP(Linux、Apache、MySQL 和 PHP)服务器。包括 Apache 的安装、PHP 的配置以及 MySQL 数据库的设置,确保读者能够顺利搭建完整的 Web 开发环境。 ... [详细]
author-avatar
humphrey7247
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有