Eclipse搭建hadoop开发环境[hadoop-eclipse-plugin-2.5.2]

上一篇，展示了一个简单的WordCount程序，但是总是使用命令行来操作有些繁琐。
接下来将分享如何使用Eclipse来搭建hadoop开发环境。

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开发环境：
系统：window7
IDE：Eclipse Java EE IDE for Web Developers【Version: Juno Service Release 2】
Hadoop版本：hadoop2.5.2

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准备工作

1. 下载hadoop2.5.2.tar.gz（如果从前两篇文章传送过来的就可以免这步操作。）
2. 下载hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar插件。如果你的hadoop步是这个版本的，请自己动手编译插件，教程戳这

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一、解压安装hadoop2.5.2.tar.gz，并配置相关文件。

具体我就不说了，可以戳这看教程。【教你Windows平台安装配置Hadoop2.5.2(不借助cygwin)】

二、安装插件

1. 将hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar，复制到eclipse安装目录下的plugins下。如：D:\eclipse4\plugins

2. 重启Eclipse。

3. 点击菜单栏Windows–>Preferences ，如果插件安装成功，就会出现如下图
   【如果插件安装不成功，可能是因为plugin版本的问题，或者是Eclipse未刷新插件，可以自行百度解决。】
   

4. 选择，hadoop安装目录，如：D:\dev\hadoop-2.5.2

5. 点击Windows–> Show View –> Others –> Map/Redure Location 。 然后点击右上角Map/Redure切换视图。
   

6. 点击下方Map/Redure Locations 窗口，空白处右键New Hadoop location
   

7. 填写参数，连接参数
   

连接成功后，如图所示。

三、 编写测试类，依旧是WordCount.java

1. 创建Map/Redure Project，右键 –> New –> Other –> Map/Redure Project 。
   

WordCount.java

package test;
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;

/**
 * Hadoop - 统计文件单词出现频次
 * @author antgan
 *
 */
public class WordCount {
    public static class WordCountMap extends
            Mapper {
        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());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class WordCountReduce extends
            Reducer {
        public void reduce(Text key, Iterable values,
                Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf);
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setJobName("wordcount");
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setMapperClass(WordCountMap.class);
        job.setReducerClass(WordCountReduce.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);
    }
}

1. 点击WordCount类，右键Run As –> Run Configurations ，点击Arguments，填写输入目录，输出目录参数。
   

2. 运行。Run，刷新Reflash，输出结果如下图。
   

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大功告成

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我正在学习hadoop平台，如果你也是，可以评论留下QQ，我加你，一起交流下学习心得~