linux--基于windows开发hadoop应用程序

所需jar包链接：https://pan.baidu.com/s/1dV0cocLamZlm5NC89ZjEmQ

提取码：dasa

基于windows开发hadoop应用程序

1. 搭建hdfs环境

1.1 解压hadoop.tar.gz到一个目录下
在这里插入图片描述

1.2 配置环境变量
在这里插入图片描述

1.3 path里面

1.4 打开eclipse的plugins目录

1.5 导入后重新启动eclipse

按下图操作
在这里插入图片描述
切换到map/reduce，点击小象

在这里插入图片描述
vi mapred-site.xml

vi core-site.xml

配置完如果还报错不用管，忽略即可
类似于这样的错误

1.6 输入网址（http://192.168.50.146:50070/explorer.html#/）查看已经显示文件
在这里插入图片描述
配置完成查看eclipse里面的树已经显示(第一次不显示，需要新建项目后显示，所以不显示也不要着急)
这是显示的树

2.基于windows开发hadoop应用程序

在这里插入图片描述

2.1 添加外部扩展jar包，在自己的linux下（这3个jar包）

可以先复制到自己的机器上在添加

同理添加以下jar包

导入成功

2.2 右键项目新建class

类里面的内容

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 MyWordCount {

  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(MyWordCount.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);
  }
}

在这里插入图片描述

将导出的jar包放到hadoop目录用户下
（在/home/gaoyu（建立的什么就是什么，可能是hadoop）下新建wordcount文件夹，然后将jar包放进去）
在这里插入图片描述
拖进去

登录hadoop集群的主机，进入刚才的gaoyu目录下，创建两个txt文件，创建txt文件的时候一定要先回车，在按ctrl+c才能保存