博客
关于我
第2.1.3章 hadoop之eclipse远程调试hadoop
阅读量:307 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1511 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

Hadoop环境配置及WordCount示例

Eclipse配置

在Eclipse中进行Hadoop插件配置,首先将hadoop-common-project的winutils.exe复制到本地Hadoop的$HADOOP_HOME/bin目录,hadoop.dll则复制到%windir%\System32目录。启动Eclipse后,通过菜单选择“Window > Show View > Other > Map/Reduce Tools > Map/Reduce Locations”进行配置,完成后即可连接到远程DFS。

Windows环境配置

在Windows系统上设置Hadoop环境变量,通常不需要手动配置本地Hadoop即可使用。将winutils.exe和hadoop.dll分别放置在对应的路径下,确保环境变量HADOOP_HOME正确指向Hadoop安装目录。

WordCount示例运行

创建一个Maven项目,引入相关的Hadoop依赖。将core-site.xmlhdfs-site.xmlmapred-site.xmlyarn-site.xml文件复制到项目的src/main/resources目录。将WordCount源码导入项目,编译并将JAR打包为testWordCount.jar

在运行配置中,修改主类的代码,添加输入输出路径。例如,输入文件路径设置为hdfs://192.168.5.174:9000/user/hadoop/testdata/test.log,输出目录设为hdfs://192.168.5.174:9000/user/hadoop/testdata/output2。运行后,可在输出目录查看结果文件。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import java.io.IOException;public class WordCountMain {    public static void main(String[] args) throws IOException {        String inputPath = "hdfs://192.168.5.174:9000/user/hadoop/testdata/test.log";        String outputPath = "hdfs://192.168.5.174:9000/user/hadoop/testdata/output2";                Configuration conf = new Configuration();        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(inputPath), conf);                Path outputPath = new Path(outputPath);        if (!outputPath.exists(fs, new ProgressableIOException())) {            fs.mkdirs(fs, new Path(outputPath), fs.getPermission(), true);        }                // 类似于上述代码,添加其他操作逻辑    }}

转载地址:http://kawo.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>