eclipse怎么搭建hadoop环境
这篇文章主要讲解了“eclipse怎么搭建hadoop环境”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“eclipse怎么搭建hadoop环境”吧！
一、安装Eclipse
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下载Eclipse，解压安装，例如安装到/usr/local，即/usr/local/eclipse
4.3.1版本下载地址：http://pan.baidu.com/s/1eQkpRgu二、在eclipse上安装hadoop插件
1、下载hadoop插件
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1mgiHFok
此zip文件包含了源码，我们使用使用编译好的jar即可，解压后，release文件夹中的hadoop.eclipse-kepler-plugin-2.2.0.jar就是编译好的插件。
2、把插件放到eclipse/plugins目录下
3、重启eclipse，配置Hadoop installation directory
如果插件安装成功，打开Windows—Preferences后，在窗口左侧会有Hadoop Map/Reduce选项，点击此选项，在窗口右侧设置Hadoop安装路径。
4、配置Map/Reduce Locations
打开Windows—Open Perspective—Other
选择Map/Reduce，点击OK
在右下方看到如下图所示
点击Map/Reduce Location选项卡，点击右边小象图标，打开Hadoop Location配置窗口：
输入Location Name，任意名称即可.配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer，Host和Port配置成与core-site.xml的设置一致即可。
点击"Finish"按钮，关闭窗口。
点击左侧的DFSLocations—>myhadoop（上一步配置的location name)，如能看到user，表示安装成功
如果如下图所示表示安装失败，请检查Hadoop是否启动，以及eclipse配置是否正确。
三、新建WordCount项目
File—>Project，选择Map/Reduce Project，输入项目名称WordCount等。
在WordCount项目里新建class，名称为WordCount，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{ 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 { 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(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).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);}}四、运行
1、在HDFS上创建目录input
hadoop fs -mkdir input
2、拷贝本地README.txt到HDFS的input里
hadoop fs -copyFromLocal /usr/local/hadoop/README.txt input
3、点击WordCount.java，右键，点击Run As—>Run Configurations，配置运行参数，即输入和输出文件夹
hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output
点击Run按钮，运行程序。
4、运行完成后，查看运行结果
方法1：
hadoop fs -ls output
可以看到有两个输出结果，_SUCCESS和part-r-00000
执行hadoop fs -cat output/*
方法2:
展开DFS Locations，如下图所示，双击打开part-r00000查看结果
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