HadoopIntellijPlugin 插件还没安装好的可以参考这篇文章，

IntelliJ IDEA搭建Hadoop开发环境（上）

，安装好插件后，下一步就是导入 hadoop 的依赖包，这些包可以在 hadoop 的 share/hadoop 目录下找到，这里以经典的 WordCount 程序来进行演示

1、新建 maven 项目

输入 GroupId 和 ArtifactId，然后 Next –> Finsh

2、新建class

名字输入 org.apache.hadoop.examples.WordCount



将下面代码复制过去

package org.apache.hadoop.examples;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
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;

public class WordCount {

    public WordCount() {
    }

    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public TokenizerMapper() {
        }

        public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

            while (itr.hasMoreTokens()) {
                this.word.set(itr.nextToken());
                context.write(this.word, one);
                // System.out.println(this.word);
            }

        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public IntSumReducer() {
        }

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;

            IntWritable val;
            for (Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                val = (IntWritable) i$.next();
            }

            this.result.set(sum);
            context.write(key, this.result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");
        // String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf,
        // args)).getRemainingArgs();
        String[] otherArgs = new String[] { "/user/hadoop/input", "/user/hadoop/output" };
        if (otherArgs.length < 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
            System.exit(2);
        }

        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        Path outputPath = new Path(otherArgs[1]);
        outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

        for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
            // System.out.println(otherArgs[i]);
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
        }
        // System.out.println(otherArgs[otherArgs.length - 1]);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }

}

注意 main 方法里的这段代码

String[] otherArgs = new String[] { "/user/hadoop/input/", "/user/hadoop/output" };

第一个是输入目录（里面放好要统计单词的文件，可以自己建个文件然后写上一些单词），第二个是输出目录（运行前要不存在），这两个目录改成你自己的，可以用绝对路径，因为在配置文件中有配置 fs.defaultFS ，因此也可以用相对路径

比如下面这个是我的文件结构，假如我的 ip 是192.168.xxx.123



那么我的这两个参数可以是

String[] otherArgs = new String[] { "hdfs://192.168.xxx.123:9000/user/hadoop/input", "hdfs://192.168.xxx.123:9000/user/hadoop/output" };

也可以是用相对路径的

String[] otherArgs = new String[] { "/user/hadoop/input", "/user/hadoop/output" };

如果不想每次都手动删除 output 文件夹，可以加上这段代码（我上面给的代码已经加上了）

Path outputPath = new Path(otherArgs[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

3、导入依赖包

代码复制进去后，应该会看到有很多报错，因为还没有导入我们所需的依赖包

点击 File –> Project Structure



选择Modules，选中你的项目然后点击 Dependencies，右边的 + 号，JARs or directories



将下图几个文件夹添加进去，在你的 hadoop/share/hadoop 目录下



以及 common/lib 目录



添加完成后如下



然后选择 Artifacts –> JAR –> From modules with dependencies



Module 选择刚刚这个， Main Class 选择 org.apache.hadoop.examples.WordCount





点击 OK



选中 Include in project build，点击 OK

4、配置文件

我们将 core-site.xml ，hdfs-site.xml，mapred-site.xml，yarn-site.xml，log4j.properties 这五个文件复制到项目的 resources 目录下，前四个是你 hadoop 的配置文件，log4j.properties 用于记录程序的输出日志，没有的话就看不到报错信息

我的目录结构如下

5、运行测试

下面我们开始运行 WordCount ，运行前记得先启动 hadoop 集群

右键 WordCount –> Run ‘WorldCount.main()’



如果出现以下错误，说明项目编译配置使用的Java版本不对，需要检查一下项目及环境使用的Java编译版本配置



解决方法可以参考这篇文章：

https://blog.csdn.net/qq_22076345/article/details/82392236


在下方控制台可以看到输出的日志信息，等待运行完成

右键文件夹 Refresh，可以看见多了一个 output 文件夹，里面有两个文件，part-r-00000 这个文件就是统计结果了



在8088页面也能看到刚刚提交到集群的 WorldCount 成功完成

这样就可以使用 idea 来开发 hadoop 程序并进行调试了！