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大数据分析入门-Windows下安装eclipse及Hadoop(windos下hadoop开发环境准备)

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1. java安装

1 下载Java的jre包（jdk-8u301-windows-x64.exe），exe安装即可。

2 安装到D:\软件\java目录下（安装上级目录尽量不能有空格）。安装目录可以自己调整。按提示可以不安装jre环境，java目录下有jre目录。

3 安装完成后，电脑右键—属性—高级属性—高级—环境变量。

4 添加JAVA_HOME的环境变量，定义java安装路径变量，便于以后引用。

变量名：JAVA_HOME

变量值：D:\软件\java(自己自安装路径)

5 增加PATH环境变量，设置永久Path变量，运行java命令式，可以省去写java多的完整安装路径。

变量名：path

变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;

6 命令行提示符验证


2. 安装eclipse

解压eclipse安装包

双击运行eclipse.exe启动程序。

若系统中只有一个java版本，eclipse会默认直接引用系统java。也可以通过以下方式方式进行查看对应版本信息。


3. 解压hadoop

自己电脑安装hadoop是为了从eclipse上连接服务端集群（Run on hadoop），不使用本地集群，因此hadoop工具解压之后，我们不作任何操作。

将工具hadoop-2.7.7.tar解压至java同目录下即可。

新增hadoop路径写入环境变量。

变量名：HADOOP_HOME

变量值：D:\软件\hadoop-2.7.7

更新Path环境变量

变量名：path

变量值：%HADOOP_HOME%\bin;

cmd验证Hadoop，有相关参数提示表示安装成功。

下载地址：




mirrors / cdarlint / winutils · GitCode


winutils.exe hadoop.dll and hdfs.dll binaries for hadoop windows 🚀 Github 镜像仓库 🚀 源项目地址



https://gitcode.net/mirrors/cdarlint/winutils?utm_source=csdn_github_accelerator

Windows系统下安装hadoop,对比mac和linux下安装，还需要多进行如下一步，将hadoop.dll和winutils.exe拷贝到 C:\Windows\System32。

同时也可以将winutils.exe,hadoop.dll拷贝一份至Hadoop安装包的bin目录下。


> Windows本地运行mr程序时(不提交到yarn,运行在jvm靠线程执行)，hadoop.dll防止报nativeio异常、winutils.exe没有的话报空指针异常。


4. 安装eclipse上hadoop插件

将插件hadoop-eclipse-plugin-2.7.7.jar（插件和版本有关），放置eclipse路径下的plugins（插件目录）下，也可以放在dropins目录下（也是管理插件的文件）。

插件提供对应的附加功能。

重新开启eclipse，依次点击Windows->Preferences，可以看到已经有了Hadoop

Map/Reduce，设置hadoop对应的安装⽬录（以实际路径为准）


5.


开启相关属性和视图

打开Windows->Perspective->Open Perspective-> Other 中的Map/Reduce，在此perspective下进⾏hadoop程序开发。

打开Windows->Show View->Other -> MapReduce Tools中的Map/Reduce Locations，添加Hadoop视图。

至此，相关工具及插件安装完成，同时相关配置已经打开。


6.


创建项目，连接hadoop集群并运行程序


1）项目命名标准

1、 项目名全部小写

2、 包名全部小写

3、 类名首字母大写，如果类名由多个单词组成，每个单词的首字母都要大写。

4、 变量名、方法名首字母小写，如果名称由多个单词组成，每个单词的首字母都要大写。

2）

hosts文件添加映射

操作系统（Windows）中添加主机映射。

添加如下配置：

同时虚拟主机（hadoop主机）上hosts文件也需要添加主机名（使用内容IP）。

3）

开启Hadoop集群确保集群无问题

格式化集群并开启集群

格式化：hadoop namenode -format

启动集群：start-all.sh

方式一：查看集群进程 

# 命令
jps

方式二：查看Hadoop HDFS UI界面（注意记得关闭iptables防火墙）

方式三：查看集群状态 

# 命令
hdfs dfsadmin -report

4）

创建项目

创建一个MapReduce项目,依次点击File-New-Project…

也可以通过便捷方式直接创建项目，选择”Map/Reduce Project”。

命名项目名称WordCount

创建好项目之后，依次创建包名和类文件。

然后就可以编写程序进行操作了。此时代码是对Hadoop HDFS上的数据进行分析，同时结果也会保存在HDFS上。对于HDFS上的数据，可以借助之前的Map/Reduce Locations （Hadoop 视图）直接进行可视化展示。

创建项目之后，可以在左侧查看DFS Localtions，它会同步显示HDFS下的文件，下面先创建一个localtion连接hadoop集群。

右键选择New Hadoop location…新建hadoop连接。

创建之后，可以在左侧工具栏查看，此时eclipse连接虚拟机hadoop时显示HDFS下文件内容。

同时也可以虚拟机终端中查看文件信息：hdfs dfs -ls /

HDFS上创建文件夹，并上传数据。

刷新DFS Localtions，可以看到数据已经上传。


5）


编写程序进行word


count

添加自己包和java类


文件名后的java自动生成。

程序1：WordCountMapper.java 

package com.qingjiao.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    /**
    * Map阶段的业务逻辑需写在自定义的map()方法中
    * MapTask会对每一行输入数据调用一次我们自定义的map()方法
    */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //（1）将MapTask传给我们的一行文本内容先转换成String
        String line = value.toString();
        //（2）根据空格将这一行切分成单词
        String[] words = line.split(" ");
        //（3）将单词输出为<单词，1>
        for (String word : words) {
            //将单词作为key，将次数1作为value，以便后续的数据分发，可以根据单词分发，将相同单词分发到同一个ReduceTask中
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
            }
        }
}

程序2：WordCountReducer.java 

package com.qingjiao.wordcount;


import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;


/**
* 首先，和前面一样，Reducer类也有输入和输出，输入就是Map阶段的处理结果，输出就是Reduce最后的输出即KEYIN,VALUEIN 对应 Mapper 输出的 KEYOUT,VALUEOUT
* KEYOUT,VALUEOUT是自定义Reduce逻辑处理结果的输出数据类型（KEYOUT：单词 VALUEOUT：总次数）
* 
* ReduceTask在调我们写的reduce方法，ReduceTask应该收到了前一阶段（Map阶段）中所有MapTask输出的数据中的一部分
* （数据的key.hashcode%ReduceTask数==本ReduceTask号），所以ReduceTask的输入类型必须和MapTask的输出类型一样
* 
* ReduceTask将这些收到kv数据拿来处理时，是这样调用我们的reduce方法的： 先将自己收到的所有的kv对按照k分组（根据k是否相同）
* 将某一组kv中的第一个kv中的k传给reduce方法的key变量，把这一组kv中所有的v用一个迭代器传给reduce方法的变量values
*
*/
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
/**
* <Deer,1><Deer,1><Deer,1><Deer,1><Deer,1>
* <Car,1><Car,1><Car,1><Car,1>
* 框架在Map处理完成之后，将所有key-value对缓存起来，进行分组，然后传递一个组<key,values{}>，调用一次reduce()方法
* <Deer,{1,1,1,1,1,1.....}>
* 入参key，是一组相同单词kv对的key
*/
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    //做每个单词的结果汇总
    int sum = 0;
    for (IntWritable v : values) {
        sum += v.get();
        }
    //写出最后的结果
    context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

程序3：WordCount.java 

package com.qingjiao.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
/**
* 该MR程序运行的入口，相当于yarn集群（分配运算资源）的客户端，需要在此封装MR程序的相关运行参数，指定jar包，最后提交给yarn
* 
* 其中用一个Job类对象来管理程序运行时所需要的很多参数： 比如，指定哪个类作为map阶段的业务逻辑类，哪个类作为reduce阶段的业务逻辑类；
* 指定wordcount job程序的jar包所在路径...以及其他各种需要的参数。
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
    // （1）创建配置文件对象
    // System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");
    Configuration conf = new Configuration();
    // conf.set("mapreduce.framework.name", "local");   
    // 设置客户端访问datanode使用hostname来进行访问
    conf.set("dfs.client.use.datanode.hostname", "true");
    conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:9000");
    
    // （2）新建一个 job 任务
    Job job = Job.getInstance(conf);
    
    // （3）将 job 所用到的那些类（class）文件，打成jar包 （打成jar包在集群运行必须写）
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    
    // （4）指定 mapper 类和 reducer 类
    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
    
    // （5）指定 MapTask 的输出key-value类型（可以省略）
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
    
    // （6）指定 ReduceTask 的输出key-value类型
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
    // （7）指定该 mapreduce 程序数据的输入和输出路径
    Path inPath=new Path("/input/");
    Path outpath=new Path("/output/");
    
    // 获取 fs 对象
    FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
    if(fs.exists(outpath)){
        fs.delete(outpath,true);
        }
    FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath);
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, outpath);
    
    // （8）最后给YARN来运行，等着集群运行完成返回反馈信息，客户端退出
    boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
    System.exit(waitForCompletion ? 0 : 1);
}
}

6）

配置⽂件log4j.properties

打印出在linux下hadoop的⽇志信息，便于差错，进⾏代码修改，在项⽬的src⽬录下，新建⼀个⽂件new->other->general->file，命名为“log4j.properties”即可。 

log4j.rootLogger=INFO,  <ins>stdout</ins>

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender

log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d  %p  [%c]  -  %m%n

log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender

log4j.appender.logfile.File=target/spring.log

log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d  %p  [%c]  -  %m%n


7）运行程序查看结果

运行程序，主程序文件中右键，选择Run As –Run on Hadoop。

程序正确运行，控制栏进行日志打印。

视图中查看分析结果。


8）运行时报错

报错1： 

"D:\软件\hadoop-2.7.7\bin\winutils.exe": CreateProcess error=1392, 文件或目录损坏且无法读取。

解决方法：

下载对应版本winutils.exe文件放在D:\软件\hadoop-2.7.7\bin目录下

报错2： 

org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=Administrator, access=WRI

解决方法：

如果是Windows用户，在hdfs namenode所在机器添加新用户，用户名为执行操作的Windows用户名，然后将此用户添加到supergroup用户组。 

adduser Administrator
groupadd supergroup
usermod -a -G supergroup Administrator

报错3： 

Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Wi

解决方法：

下载对应版本hadoop.dll文件放在D:\软件\hadoop-2.7.7\bin目录下


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