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使用Eclipse创建MapReduce工程
1.实训目标
（1）掌握以Exlipse创建MapReduce工程
2.实训环境
（1）使用CentOS的Linux操作系统搭建的3个节点
（2）使用Eclipse软件作为编程软件
（3）使用插件hadoop-eclipse-plugin-2.x.x.jar
3.实训内容
（1）配置MapReduce环境
（2）新建MapReduce工程
4.实训步骤
4.1配置MapReduce环境
（1）添加Hadoop插件
找到eclipse的安装路径，然后将插件移动到这个路径下 
（2）增加Map/Reduce功能区
打开eclipse进行以下操作 
（3）增加Hadoop集群的连接
单击下图所示界面右下方的蓝色小象图标（其右上方右+号），就会弹出连接Hadoop集群的配置窗口。 
在VMware的Hadoop集群里输入以下代码，查看hdfs端口号（先启动集群） hdfs getconf -confKey fs.default.name 
配置namenode节点的ip(自己的虚拟机IP)地址及端口。 
相关的Hadoop集群的连接信息有以下各项。 Location name:命名新建的Hadoop连接名称，如Hadoop Cluster。 Map/Reduce Master:填写Hadoop集群的ResourceManager的IP和端口。 DFS Master：填写Hadoop集群的NameNode的IP地址和连接端口。 填写完以上信息后，单击“Finish”按钮。 （4）浏览HDFS上的目录及文件在配置完Hadoop集群连接后，确认Hadoop集群已经启动，就可以在Eclipse界面浏览HDFS上的目录及文件，如下图所示。还可以通过鼠标来执行文件操作，例如文件的上传和删除等。需要注意的事，每次执行操作后，需要刷新HDFS列表，从而获得文件目录的最新状态。 
4.2新建MapReduce工程
（1）导入MapReduce运行依赖的相关JAR包
在主菜单上单击“Window”并选择“Preferences”,例如下图所示Preference界面中，选择“Hadoop Map/Reduce”，单击“Browse...”按钮，再选中Hadoop的安装文件夹路径（相应版本的Hadoop安装包需要预先解压再本地电脑上）。最后单击“Apply”按钮并单击确定。 
（2）创建MapReduce工程
从菜单栏开始，单击“File”菜单，选择“New”命令，在出现的选项中单击“Project”项，再选择“Map/Reduce Project”选项。 
在"MapReduce Project"的创建界面中，填写工程名“MemberCount”，然后单击“Finish”按钮。 
在主界面左侧的“Project Explorer”栏，可以看到已经创建好的工程MemberCount，Map Reduce编程所需要的JAR包已经全部自动导入。新工程已创建完成，接下来就可以正式进行MapReduce编程工作了。 
创建完成MapReduce工程 （3）在Hadoop上完成词频统计实例 1.VMware里面启动集群，在根目录下面创建一个文本，里面填写一些文本
2.在集群里面创建一个input文件夹
3.然后把本地的a.txt文本上传到集群上的input文件夹里面
hdfs dfs -put /a.txt /input/a.txt
4.输入命令进行词频统计
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /input /output
5.然后就会在集群里面产生一个output文件，里面有两个文本
6.执行命令查看词频统计结果
hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
注意：误删了output里面的文本的话的不能恢复的，可以删掉原来的output文件，重新创建一个，重新进行词频统计即可。 8.如果想要做另一个文本的词频统计，需要把后面的output改个名字，就是从新统计的意思 hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /input /output1
5.解析wordcount的代码 ，描述他是怎么工作的。并且上传到集群完成一次完整的Wordcount
/**
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* or more contributor license agreements. See the NOTICE file
* distributed with this work for additional information
* regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
* to you under the Apache License, Version 2.0 (the
* "License"); you may not use this file except in compliance
* with the License. You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package org.apache.hadoop.examples; //包
import java.io.IOException; //数据的输入与输出
import java.util.StringTokenizer; //对String字符处理
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; //基础conf
import org.apache.hadoop.fs.Path; //文件系统
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text; //数据输入输出（IO）
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; //MapReduce（对数据的拆分，对数据的归类）
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 /*泛型类*/
{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1); //写整型的时候，初值为1
private Text word = new Text(); //文本对象word
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
/*字符串分隔，把单词拆出来
Hello Hadoop Hello world
hello 1 hadoop 1 hello 1 world 1
(用空格替换逗号跟句号)或者重写Tokenizer,把逗号句号替换添加进去
*/
while (itr.hasMoreTokens()) { //做一个循环判断，是否还有Token（分隔符）
word.set(itr.nextToken()); //如果有，就再读一个，从当前分隔符读到下一个分//隔符，实际就是读了一个单词
context.write(word, one); //输出这个单词
}
}
}
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); //输出结果 hello 2 hadoop 1 world 1
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration(); //实例化conf(读取命令行的命令，以数组的方式返回路径)
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length < 2) {
System.err.println("Usage: wordcount [...] ");
System.exit(2);
} //判断IO的路径，如果只有一个路径，长度是小于2的，你的输出（1）包含两//个（输入和输出IO），防止出现读取的异常。
Job job = new Job(conf, "word count"); //所有的工作都是用Job来完成的，实例化Job
job.setJarByClass(WordCount.class); //打jar包
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); //指定Map类型
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); //指定Combiner
job.setReducerClass(IntSumReducer.class); //指定Reduce的类型
job.setOutputKeyClass(Text.class); //设置最终key的类型
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //设置最终value的类型
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);
} //任务提交
}
/***
* ,%%%%%%%%,
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* // ;%%%%`\-/%%%'
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* (___________))))))) 攻城湿
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