0基础搭建Hadoop大数据处理-编程

  Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA)。网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结。

  Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理。但是编写、调试Hadoop程序都有很大难度。正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度。在安装插件,配置Hadoop的相关信息之后,如果用户创建Hadoop程序,插件会自动导入Hadoop编程接口的JAR文件,这样用户就可以在Eclipse的图形化界面中编写、调试、运行Hadoop程序(包括单机程序和分布式程序),也可以在其中查看自己程序的实时状态、错误信息和运行结果,还可以查看、管理HDFS以及文件。总地来说,Hadoop Eclipse插件安装简单,使用方便,功能强大,尤其是在Hadoop编程方面,是Hadoop入门和Hadoop编程必不可少的工具

Hadoop工作目录简介

  为了以后方便开发,我们按照下面把开发中用到的软件安装在此目录中,JDK安装除外,我这里把JDK安装在D盘的直属目录Java安装路径下(安装在Program Files下有些地方会报空隔截断错误),下面是工作目录:

    系统磁盘(D:)         |---HadoopWork             |--- eclipse             |--- hadoop-2.7.3             |--- workplace             |---……

  按照上面目录把Eclipse和Hadoop解压到"D:\HadoopWork"下面,并创建"workplace"作为Eclipse的工作空间。

Eclipse插件开发配置

  第一步:把我们的"hadoop2x-eclipse-plugin-master"放到Eclipse的目录的"plugins"中,然后重新Eclipse即可生效。

    系统磁盘(D:)         |---HadoopWork             |--- eclipse                 |--- plugins                     |--- hadoop2x-eclipse-plugin-master.jar

  上面是我的"hadoop-eclipse-plugin"插件放置的地方。重启Eclipse如下图:

  从上图中左侧"Project Explorer"下面发现"DFS Locations",说明Eclipse已经识别刚才放入的Hadoop Eclipse插件了。

  第二步:选择"Window"菜单下的"Preference",然后弹出一个窗体,在窗体的左侧,有一列选项,里面会多出"Hadoop Map/Reduce"选项,点击此选项,选择Hadoop的安装目录(如我的Hadoop目录:D:\HadoopWork\hadoop-2.7.3)。结果如下图:

  第三步:切换"Map/Reduce"工作目录,有两种方法:

  1)选择"Window"菜单下选择"Open Perspective",弹出一个窗体,从中选择"Map/Reduce"选项即可进行切换。

  2)在Eclipse软件的右上角,点击图标"

"中的"

",点击"Other"选项,也可以弹出上图,从中选择"Map/Reduce",然后点击"OK"即可确定。

  切换到"Map/Reduce"工作目录下的界面如下图所示。

  第四步:建立与Hadoop集群的连接,在Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"进行右击,弹出一个选项,选择"New Hadoop Location",然后弹出一个窗体。

  注意上图中的红色标注的地方,是需要我们关注的地方。

  • Location Name:可以任意其,标识一个"Map/Reduce Location"
  • Map/Reduce Master Host:192.168.80.32(Master.Hadoop的IP地址) Port:9001
  • DFS Master  Use M/R Master host:前面的勾上。(因为我们的NameNode和JobTracker都在一个机器上。) Port:9000
  • User name:hadoop (与署中的一致)

  备注:这里面的Host、Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml中配置的地址及端口。不清楚的可以参考"0基础搭建Hadoop大数据处理-集群安装"进行查看。

   接着点击"Advanced parameters"从中找见"hadoop.tmp.dir",修改成为我们Hadoop集群中设置的地址,我们的Hadoop集群是"/usr/local/hadoop273/hadoop_tmp",这个参数在"core-site.xml"进行了配置。

  点击"finish"之后,会发现Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"出现一条信息,就是我们刚才建立的"Map/Reduce Location"。

  第五步:查看HDFS文件系统,并尝试建立文件夹和上传文件。点击Eclipse软件左侧的"DFS Locations"下面的,就会展示出HDFS上的文件结构。

  右击">user>hadoop"可以尝试建立一个"文件夹--index_in",然后右击刷新就能查看我们刚才建立的文件夹。

  创建完之后,并刷新。

  远程登录"Master.Hadoop"服务器,用下面命令查看是否已经建立一个"index_in"的文件夹。

hadoop fs -ls

  到此为止,我们的Hadoop Eclipse开发环境已经配置完毕,不尽兴的同学可以上传点本地文件到HDFS分布式文件上,可以互相对比意见文件是否已经上传成功。

Eclipse运行WordCount程序

配置Eclipse的JDK

  如果电脑上不仅仅安装的JDK8.0,那么要确定一下Eclipse的平台的默认JDK是否8.0。从"Window"菜单下选择"Preference",弹出一个窗体,从窗体的左侧找见"Java",选择"Installed JREs",然后添加JDK8.0。下面是我的默认选择JRE。

  如果没有的话点击Add添加。

  添加后按下图选择1.8的版本。

设置Eclipse的编码为UTF-8

创建MapReduce项目

   从"File"菜单,选择"Other",找到"Map/Reduce Project",然后选择它。

  接着,填写MapReduce工程的名字为"WordCountProject",点击"finish"完成。

  目前为止我们已经成功创建了MapReduce项目,我们发现在Eclipse软件的左侧多了我们的刚才建立的项目。

创建WordCount类

  选择"WordCountProject"工程,右击弹出菜单,然后选择"New",接着选择"Class",然后填写如下信息:

  因为我们直接用Hadoop2.7.3自带的WordCount程序,所以报名需要和代码中的一致为"org.apache.hadoop.examples",类名也必须一致为"WordCount"。这个代码放在如下的结构中。

    hadoop-2.7.3         |---src             |---examples                 |---org                     |---apache                         |---hadoop                             |---examples

  从上面目录中找见"WordCount.java"文件,用记事本打开,然后把代码复制到刚才建立的java文件中。

package org.apache.hadoop.examples;
 
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 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();
    conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.80.32:9001");
    String[] ars=new String[]{"input","newout"};
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ars).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount  ");
      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);
  }
}

  备注:如果不加"conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.80.32:9001");",将提示你的权限不够,其实照成这样的原因是刚才设置的"Map/Reduce Location"其中的配置不是完全起作用,而是在本地的磁盘上建立了文件,并尝试运行,显然是不行的。我们要让Eclipse提交作业到Hadoop集群上,所以我们这里手动添加Job运行地址。

 运行WordCount程序

  选择"Wordcount.java"程序,右击一次按照"Run AS Run on Hadoop"运行。然后会弹出如下图,按照下图进行操作。

  在Console中可以看到输出日志。

查看WordCount运行结果

  查看Eclipse软件左侧,右击"DFS Locations》Hadoop273》user》hadoop",点击刷新按钮"Refresh",我们刚才出现的文件夹"newoutput"会出现。记得"newoutput"文件夹是运行程序时自动创建的,如果已经存在相同的的文件夹,要么程序换个新的输出文件夹,要么删除HDFS上的那个重名文件夹,不然会出错。

  打开"newoutput"文件夹,打开"part-r-00000"文件,可以看见执行后的结果。

  还可以将项目导出成jar包,发送到Hadoop服务器上运行,就像运行自带的example一样。

  到此为止,Eclipse开发环境设置已经完毕,并且成功运行Wordcount程序,下一步我们真正开始Hadoop之旅。

扩展

以下列出自己和参考园友列出的问题汇总:

INFO hdfs.DFSClient: Exception in createBlockOutputStream java.net.NoRouteToHostException: 没有到主机的路由

在每个服务器上jps看下hadoop的进程有没启动,如果都启动了,则停掉主机和几个Slave的防火墙,如果再没有出现问题的话说明相关端口没有开放,在防火墙中加入相关端口。

 "error: failure to login"问题

  下面以网上找的"hadoop-0.20.203.0"为例,我在使用"V1.0"时也出现这样的情况,原因就是那个"hadoop-eclipse-plugin-1.0.0_V1.0.jar",是直接把源码编译而成,故而缺少相应的Jar包。具体情况如下

  详细地址:http://blog.csdn.net/chengfei112233/article/details/7252404

  在我实践尝试中,发现hadoop-0.20.203.0版本的该包如果直接复制到eclipse的插件目录中,在连接DFS时会出现错误,提示信息为: "error: failure to login"。

  弹出的错误提示框内容为"An internal error occurred during: "Connecting to DFS hadoop".org/apache/commons/configuration/Configuration". 经过察看Eclipse的log,发现是缺少jar包导致的。进一步查找资料后,发现直接复制hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar,该包中lib目录下缺少了jar包。

  经过网上资料搜集,此处给出正确的安装方法:

  首先要对hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar进行修改。用归档管理器打开该包,发现只有commons-cli-1.2.jar 和hadoop-core.jar两个包。将hadoop/lib目录下的:

  • commons-configuration-1.6.jar ,
  • commons-httpclient-3.0.1.jar ,
  • commons-lang-2.4.jar ,
  • jackson-core-asl-1.0.1.jar
  • jackson-mapper-asl-1.0.1.jar

一共5个包复制到hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的lib目录下,如下图:

  然后,修改该包META-INF目录下的MANIFEST.MF,将classpath修改为一下内容:

Bundle-ClassPath:classes/,lib/hadoop-core.jar,lib/commons-cli-1.2.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/jackson-core-asl-1.0.1.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.0.1.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-lang-2.4.jar

  这样就完成了对hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar的修改。

  最后,将hadoop-eclipse-plugin-0.20.203.0.jar复制到Eclipse的plugins目录下。(各版本对应的版本号也不相同)

"Permission denied"问题

  网上试了很多,有提到"hadoop fs -chmod 777 /user/local/hadoop273 ",有提到"dfs.permissions 的配置项,将value值改为 false",有提到"hadoop.job.ugi",但是通通没有效果。

  参考文献:

        地址1:http://www.cnblogs.com/acmy/archive/2011/10/28/2227901.html

        地址2:http://sunjun041640.blog.163.com/blog/static/25626832201061751825292/

    错误类型:org.apache.hadoop.security.AccessControlException: org.apache.hadoop.security .AccessControlException: Permission denied: user=*********, access=WRITE, inode="hadoop": hadoop:supergroup:rwxr-xr-x

    解决方案:

    我的解决方案直接把系统管理员的名字改成你的Hadoop集群运行hadoop的那个用户。

 "Failed to set permissions of path"问题

   参考文献:https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-8089

   错误信息如下:

    ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as: hadoop cause:java.io.IOException Failed to set permissions of path:\usr\hadoop\tmp\mapred\staging\hadoop753422487\.staging to 0700 Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \usr\hadoop\tmp \mapred\staging\hadoop753422487\.staging to 0700

   解决方法:

Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapred.job.tracker", "[server]:9001");

   "[server]:9001"中的"[server]"为Hadoop集群Master的IP地址。

 "hadoop mapred执行目录文件权"限问题

   参考文献:http://blog.csdn.net/azhao_dn/article/details/6921398

   错误信息如下:

   job Submission failed with exception 'java.io.IOException(The ownership/permissions on the staging directory /tmp/hadoop-hadoop-user1/mapred/staging/hadoop-user1/.staging is not as expected. It is owned by hadoop-user1 and permissions are rwxrwxrwx. The directory must be owned by the submitter hadoop-user1 or by hadoop-user1 and permissions must be rwx------)

   修改权限:

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