一、概述
十载的建德网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。
营销型网站的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整建德建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。
成都创新互联公司从事“
建德网站设计”,“
建德网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。
1.实验使用的Hadoop集群为伪分布式模式，eclipse相关配置已完成；
2.软件版本为hadoop-2.7.3.tar.gz、apache-maven-3.5.0.rar。
二、使用eclipse连接hadoop集群进行开发
1.在开发主机上配置hadoop
①将hadoop-2.7.3.tar.gz解压到本地主机上
②使用windows版本的hadoop中的bin替换目标中的bin文件夹
③配置windows上的hadoop环境变量
2.在eclipse上配置hadoop集群信息
①在eclipse中添加hadoop路径
②配置hadoop集群访问信息
3.在hadoop集群中取消权限验证
hdfs-site.xml
dfs.permissions
false
4.创建一个文件测试连接权限
5.安装maven
①将maven解压到开发主机上
②在eclipse上添加maven路径
5.新建maven工程
6.修改maven配置文件（maven/pom.xml）
org.apache.hadoop
hadoop-client
2.7.3
junit
junit
3.8.1
test
7.新建一个类用于测试（WordCount）
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 = Job.getInstance(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);
for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job,
new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}8.配置WordCount
①将log4j.properties移动到WordCount类下
②设置WordCount的运行自变量
8.运行测试
三、jar包的导出与提交执行
1.导出WordCount
2.将导出的jar包上传到hadoop集群
[hadoop@hadoop ~]$ ls
wc.jar
3.运行
[hadoop@hadoop ~]$ hadoop jar wc.jar WordCount /user/hadoop/input/* /user/hadoop/output/out
17/09/06 22:36:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop/192.168.100.141:8032
17/09/06 22:36:57 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
17/09/06 22:36:58 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
17/09/06 22:36:58 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1504744740212_0001
17/09/06 22:36:59 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1504744740212_0001
17/09/06 22:36:59 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://hadoop:8088/proxy/application_1504744740212_0001/
17/09/06 22:36:59 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1504744740212_0001
17/09/06 22:37:36 INFO mapreduce.Job: Job job_1504744740212_0001 running in uber mode : false
17/09/06 22:37:36 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
17/09/06 22:38:26 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
17/09/06 22:38:42 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
17/09/06 22:38:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1504744740212_0001 completed successfully
4.查看运行结果
[hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/out/part-r-00000
"AS 1
"GCC 1
"License"); 1
& 1
'Aalto 1
'Apache 4
'ArrayDeque', 1
'Bouncy 1
'Caliper', 1
'Compress-LZF', 1
……
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
网页题目：eclipse上搭建hadoop开发环境-创新互联
当前URL：
http://www.cdkjz.cn/article/dsjccg.html
