1eclipse中hadoop环境部署概览 eclipse中部署hadoop包括两大部分：hdfs环境部署和mapreduce任务执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单，部署后就 可以在eclipse中像操作windows目录一样操作hdfs文件。而mapreduce任务执行环境的部署就比较复杂一点，不同版

1 eclipse中hadoop环境部署概览

eclipse中部署hadoop包括两大部分：hdfs环境部署和mapreduce任务执行环境部署。一般hdfs环境部署比较简单，部署后就 可以在eclipse中像操作windows目录一样操作hdfs文件。而mapreduce任务执行环境的部署就比较复杂一点，不同版本对环境的要求度 高低不同就导致部署的复杂度大相径庭。例如hadoop1包括以前的版本部署就比较简单，可在windows和Linux执行部署运行，而hadoop2 及以上版本对环境要求就比较严格，一般只能在Linux中部署，如果需要在windows中部署需要使用cygwin等软件模拟Linux环境，该篇介绍在Linux环境中部署hadoop环境。该篇假设hadoop2.3.0集群已经部署完成，集群访问权限为hadoop用户。这种在eclipse上操作hdfs和提交mapreduce任务的方式为hadoop客户端操作，故无须在该机器上配置hadoop集群文件，也无须在该机器上启动hadoop相关进程。

2 部署环境机器相关配置

• Centos6，32位

• Hadoop2.3.0

• Eclipse4.3.2_jee Linux版

• JDK1.7 Linux版

3 eclipse中hdfs及mapreduce环境部署

3.1 Linux中eclipse安装

3.1.1 在Linux中选择一个eclipse安装目录如/home目录，将eclipse压缩包eclipse-standard-kepler-SR2-linux-gtk.tar.gz在该目录下解压即可，解压命令如下：

tar -zxvf eclipse-standard-kepler-SR2-linux-gtk.tar.gz

3.1.2 解压后的eclipse目录需要赋予hadoop用户权限chown -R hadoop:hadoop /home/eclipse，解压后eclipse目录如下图所示：

3.1.3 将自己打包或者下载的hadoop和eclipse直接的插件导入eclipse的 plugins目录（复制进去即可），该篇使用直接下载的插件hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar，然后启动eclipse。

3.2 eclipse环境部署

3.2.1 打开eclipse后切换到mapreduce界面会出现mapreduce插件图标，一个是DFS显示的位置，一个是mapreduce显示的位置，具体如下图所示：

3.2.2 在MapReduce Locations出处点击右键新建mapreduce配置环境，具体图示如下：

3.2.3 进入mapreduce配置环境，具体如下图所示。其中，Location name可任意填写，Mapreduce Master中Host为resourcemanager机器ip，Port为resourcemanager接受任务的端口号，即yarn-site.xml文件中yarn.resourcemanager.scheduler.address配置项中端口号。DFS Master中的Host为namenode机器ip，Port为core-site.xml文件中fs.defaultFS配置项中端口号。

3.2.4 上一步骤配置完成后，我们看到的界面如下图所示。左侧栏中即为hdfs目录，在每个目录上课点击右键操作。

4 eclipse中直接提交mapreduce任务（此处以wordcount为例，同时注意hadoop集群防火墙需对该机器开放相应端口）

如果我们将hadoop自带的wordcount在eclipse中执行是不可以的，调整后具体操作如下。

4.1 首先新建Map/Reduce工程（无须手动导入hadoop jar包），或者新建java工程（需要手动导入hadoop相应jar包）。

4.1.1 新建Map/Reduce工程（无须手动导入hadoop jar包），具体图示如下图所示：

4.1.1.1 点击next输入hadoop工程名即可，具体如下图所示：

4.1.1.2 新建的hadoop工程如下图所示：

4.1.2 新建java工程（需要手动导入hadoop相应jar包），具体如下图所示：

4.1.2.1 新建java工程完成后，下面添加hadoop相应jar包，hadoop2.3.0相应jar包在/hadoop-2.3.0/share/hadoop目录中。

4.1.2.2 进入Libraries，点击Add Library添加hadoop相应jar包。

4.1.2.3 新建hadoop相应library成功后添加hadoop相应jar包到该library下面即可。

4.1.2.4 需要添加的hadoop相应jar包有：

/hadoop-2.3.0/share/hadoop/common下所有jar包，及里面的lib目录下所有jar包

/hadoop-2.3.0/share/hadoop/hdfs下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

/hadoop-2.3.0/share/hadoop/mapreduce下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

/hadoop-2.3.0/share/hadoop/yarn下所有jar包，不包括里面lib下的jar包

4.2 eclipse直接提交mapreduce任务所需环境配置代码如下所示：

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.net.URLClassLoader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.jar.JarEntry;
import java.util.jar.JarOutputStream;
import java.util.jar.Manifest;

public class EJob {

    // To declare global field
    private static List classPath = new ArrayList();

    // To declare method
    public static File createTempJar(String root) throws IOException {
        if (!new File(root).exists()) {
            return null;
        }
        Manifest manifest = new Manifest();
        manifest.getMainAttributes().putValue("Manifest-Version", "1.0");
        final File jarFile = File.createTempFile("EJob-", ".jar", new File(System.getProperty("java.io.tmpdir")));

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
            public void run() {
                jarFile.delete();
            }
        });

        JarOutputStream out = new JarOutputStream(new FileOutputStream(jarFile), manifest);
        createTempJarInner(out, new File(root), "");
        out.flush();
        out.close();
        return jarFile;
    }

    private static void createTempJarInner(JarOutputStream out, File f,
            String base) throws IOException {
        if (f.isDirectory()) {
            File[] fl = f.listFiles();
            if (base.length() > 0) {
                base = base + "//m.sbmmt.com/m/";
            }
            for (int i = 0; i < fl.length; i++) {
                createTempJarInner(out, fl[i], base + fl[i].getName());
            }
        } else {
            out.putNextEntry(new JarEntry(base));
            FileInputStream in = new FileInputStream(f);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int n = in.read(buffer);
            while (n != -1) {
                out.write(buffer, 0, n);
                n = in.read(buffer);
            }
            in.close();
        }
    }

    public static ClassLoader getClassLoader() {
        ClassLoader parent = Thread.currentThread().getContextClassLoader();

        if (parent == null) {
            parent = EJob.class.getClassLoader();
        }
        if (parent == null) {
            parent = ClassLoader.getSystemClassLoader();
        }
        return new URLClassLoader(classPath.toArray(new URL[0]), parent);
    }

    public static void addClasspath(String component) {

        if ((component != null) && (component.length() > 0)) {
            try {
                File f = new File(component);

                if (f.exists()) {
                    URL key = f.getCanonicalFile().toURL();
                    if (!classPath.contains(key)) {
                        classPath.add(key);
                    }
                }
            } catch (IOException e) {
            }
        }
    }

}

4.3 修改后的wordcount代码如下

4.4 在eclipse中提交mapreduce任务

在eclipse中代码区点击右键，点击里面的run on hadoop即可运行该程序。

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