Linux下使用Eclipse编写MapReduce程序的配置

最近一直都在看《Hadoop权威指南（中文版）》，虽然的确是在翻译的方面有很多不如意之处，但是对于我这个英语不是很好的人来说，看中文版的书还是能够大大节约我的时间的。我的本科毕业设计就是关于HDFS和MapReduce的，所以我最近非常想马上编写出自己的MapReduce程序。从网上看到了一个关于题目所说的非常好的配置方法，自己动手试了试，发现果然非常好用，所以将这个文章转载如下：1、确定eclipse是关闭的，如果不是的话，弄好之后要关了重新打开才可以。找到hadoop的安装路径，我的是hadoop-0.20.2，在home/hadoop/hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin/下有hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar，将这个jar包拷贝到eclipse安装目录下的plugins里，我的是在usr/eclipse/plugins/下，然后打开eclipse，点击主菜单上的window—preferences，在左边栏中找到Hadoop Map/Reduce，点击后在右边对话框里设置hadoop的安装路径即主目录。2、创建一个MapReduce Project，点击eclipse主菜单上的File—New—Project，在弹出的对话框中选择MapReduce Project，之后输入Project的名，例如wordcount，确定即可，然后就可以象一个普通的 Eclipse Java project 那样，添加Java类，比如你可以定义一个WordCount 类，然后将你安装的hadoop程序里的WordCount源程序代码（版本不同会有区别），我的是在hadoop-0.20.2/src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java写到此类中（以下是源程序代码），如果是19版本以前的，添加入必要的 import 语句（ Eclipse 快捷键 ctrl+shift+o 可以帮你），即可形成一个完整的 wordcount 程序，然后运行。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> <out>"）;
      System.exit（2）;
    }
    Job job = new Job（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）;
    FileInputFormat.addInputPath（job, new Path（otherArgs[0]））;
    FileOutputFormat.setOutputPath（job, new Path（otherArgs[1]））;
    System.exit（job.waitForCompletion（true）？ 0 : 1）;
}
}

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