windows 32位eclipse远程hadoop开发环境搭建

摘要：本文假设hadoop环境在远程机器(如linux服务器上)，hadoop版本为2.5.2注：本文eclipse/intellijidea远程...

本文假设hadoop环境在远程机器(如linux服务器上)，hadoop版本为2.5.2

注：本文eclipse/intellij idea 远程调试hadoop 2.6.0主要参考了并在其基础上有所调整

由于我喜欢在win7 64位上安装32位的软件，比如32位jdk，32位eclipse，所以虽然本文中的操作系统是win7 64位，但是所有的软件都是32位的。

软件版本：

操作系统：win7 64位

eclipse: eclipse-jee-mars-2-win32

java: 1.8.0_77 32位

hadoop:2.5.2

一、安装hadoop

1、在win7中随便找一个目录解压hadoop-2.5.2.tar.gz，比如D:apphadoop-2.5.2

2、配置环境变量

HADOOP_HOME = D:apphadoop-2.5.2

二、安装hadoop eclipse插件

1、下载hadoop-eclipse-plugin

hadoop-eclipse-plugin是一个专门用于eclipse的hadoop插件，可以直接在IDE环境中查看hdfs的目录和文件内容。其源代码托管于github上，官网地址是https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin 下载release文件夹中的hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar即可

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2、下载windows 32位平台的hadoop插件包(hadoop.dll,winutils.exe)

由于我们的软件环境是32位的，所以需要下载32位的hadoop.dll和winutils.exe，下载地址大家可以百度 hadoop.dll 32

比如下载这个：http://xiazai.jb51.net/201607/yuanma/eclipse-hadoop(jb51.net).rar

将winutils.exe复制到$HADOOP_HOMEbin目录，将hadoop.dll复制到C:WindowsSysWOW64目录下(注：由于我们的操作系统是64位，而软件是32位，所以我们是拷到这个目录下，另外，如果你的操作系统就是32位，那么就直接拷到c:windwossystem32目录下)

3、配置hadoop-eclipse-plugin插件

启动eclipse，window->preferences->hadoop map/reduce 指定win7上的hadoop根目录（即：$HADOOP_HOME）

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切换Map/reduce视图

windows->show view->other Map/Reduce Locations

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然后在下面的Map/Reduce Locations 面板中添加新的Location

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按照如下配置

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Location name 这里就是起个名字，随便起

Map/Reduce(V2) Master Host 这里就是虚拟机里hadoop master对应的IP地址，下面的端口对应 hdfs-site.xml里dfs.datanode.ipc.address属性所指定的端口

DFS Master Port这里的端口，对应core-site.xml里fs.defaultFS所指定的端口

最后的user name要跟虚拟机里运行hadoop的用户名一致，我是用hadoop身份安装运行hadoop 2.6.0的，所以这里填写hadoop，如果你是用root安装的，相应的改成root

这些参数指定好以后，点击Finish，eclipse就知道如何去连接hadoop了，一切顺利的话，在Project Explorer面板中，就能看到hdfs里的目录和文件了

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可以在文件上右击，选择删除试下，通常第一次是不成功的，会提示一堆东西，大意是权限不足之类，原因是当前的win7登录用户不是虚拟机里hadoop的运行用户，解决办法有很多，比如你可以在win7上新建一个hadoop的管理员用户，然后切换成hadoop登录win7，再使用eclipse开发，但是这样太烦，最简单的办法:

hdfs-site.xml里添加

<property> <name>dfs.permissions.enabled</name> <value>false</value> </property>

总而言之，就是彻底把hadoop的安全检测关掉（学习阶段不需要这些，正式生产上时，不要这么干），最后重启hadoop，再到eclipse里，重复刚才的删除文件操作试下，应该可以了。

注：如果无法连接，请先尝试telnet 192.168.1.6 9000 (请将ip和端口换成自己的hadoop server ip和端口）确保端口可以访问。

如果telnet不成功，可能是core-site.xml里fs.defaultFS的值有问题，比如配置的是localhost:9000，可以考虑把localhost换成主机名

三、编写wordcount示例

1、新建一个项目，选择Map/Reduce Project

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后面的Next就行了，然后新建一个类WodCount.java 代码如下：

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.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 static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { private final static 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()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } 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(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(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); } }

然后再src目录下创建一个log4j.properties，内容如下：（为了方便运行起来后，查看各种输出）

log4j.rootLogger=INFO, stdout #log4j.logger.org.springframework=INFO #log4j.logger.org.apache.activemq=INFO #log4j.logger.org.apache.activemq.spring=WARN #log4j.logger.org.apache.activemq.store.journal=INFO #log4j.logger.org.activeio.journal=INFO log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} | %-5.5p | %-16.16t | %-32.32c{1} | %-32.32C %4L | %m%n

最终目录结构如下：

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