Eclipse+Maven构建Hadoop项目的方法步骤

Maven 翻译为”专家”、”内行”，是 Apache 下的一个纯 Java 开发的开源项目。基于项目对象模型(Project Object Model 缩写：POM)概念，Maven利用一个中央信息片断能管理一个项目的构建、报告和文档等步骤。Maven 是一个项目管理工具，可以对 Java 项目进行构建、依赖管理。

在开发一些大型项目的时候，需要用到各种各样的开源包jar，为了方便管理及加载jar，使用maven开发项目可以节省大量时间且方便项目移动至新的开发环境。

开发环境

• 系统：MacOS 10.14.1
• Hadoop：2.7.0
• Java：1.8.0
• Eclipse：4.6.2
• Maven: 3.3.9

Maven安装

我使用的这个版本的Eclipse已经自带了Maven插件，不需要在自行安装，因此我也没有实际操作，本文就不介绍如何配置。

至于怎么知道自己使用的Eclipse是否自带有Maven，可以在Eclipse->Preference->Maven->Installations查看是否有Maven及版本号。或者直接新建项目查看是否有Maven选项。

构建Hadoop环境

创建Maven项目

打开Eclipse，File->new->project，选择Maven，然后下一步next

选择Creat a simple project，然后下一步next

输入Group id和artifact id。然后finish。

groupid和artifactId被统称为“坐标”是为了保证项目唯一性而提出的，如果你要把你项目弄到maven本地仓库去，你想要找到你的项目就必须根据这两个id去查找。

groupId一般分为多个段，这里我只说两段，第一段为域，第二段为公司名称。域又分为org、com、cn等等许多，其中org为非营利组织，com为商业组织。举个apache公司的tomcat项目例子：这个项目的groupId是org.apache，它的域是org（因为tomcat是非营利项目），公司名称是apache，artigactId是tomcat。

比如我创建一个项目，我一般会将groupId设置为cn.snowin，cn表示域为中国，snowin是我个人姓名缩写，artifactId设置为testProj，表示你这个项目的名称是testProj，依照这个设置，你的包结构最后是cn.snowin.testProj打头。(引自 链接 )

完成上述步骤后，就可以在Project Explorer中看到刚刚创建的Maven项目。

增加Hadoop依赖

我使用的Hadoop 2.7版本，以下是我的POM配置文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>

	<groupId>practice.hadoop</groupId>
	<artifactId>simple-examples</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<packaging>jar</packaging>

	<name>simple-examples</name>
	<url>http://maven.apache.org</url>

	<properties>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
	</properties>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>junit</groupId>
			<artifactId>junit</artifactId>
			<version>4.12</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-common</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-client -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-client</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
		</dependency>

 		<dependency>
			<groupId>org.apache.mrunit</groupId>
			<artifactId>mrunit</artifactId>
			<version>1.1.0</version>
			<classifier>hadoop2</classifier>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-mapreduce-client-core -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-yarn-api -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-yarn-api</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-auth -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-auth</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
		</dependency>

		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-minicluster -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-minicluster</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-mapreduce-client-jobclient -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
			<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
			<version>2.7.0</version>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>

	</dependencies>
</project>

在Project Explorer中右键该项目，选择build project，Maven就会根据POM.xml配置文件下载所需要的jar包。

稍等一段时间后，就可以看到Maven Dependencies中已经下载好的jar包。

hadoop配置文件

运行 MapReduce 程序前，务必将 /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.0/libexec/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件（如伪分布式需要core-site.xml 和 hdfs-site.xml），以及log4j.properties复制到 src/main/resources/

MapReduce实例—WordCount

在 src/main/java/ 路径下，创建java文件，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<Object, Text, Text, IntWritable> {

		/**
		 * LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java
		 * 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，
		 * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,String 的替代品。
		 */
		private final static IntWritable one = new IntWritable(1); // 值为1
		private Text word = new Text();

		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); // 对字符串进行切分
			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();
    conf.addResource("classpath:/hadoop/core-site.xml");
    conf.addResource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml");
    conf.addResource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml");
//		String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
		String[] otherArgs = {"/input", "/output"};
		if (otherArgs.length != 2) {
			System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
			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.setInputDirRecursive(job, true);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
	}

}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。