wiki:0331HadoopEclipse

  1. 使用Eclipse MapReduce 套件開發程式
  2. 一、準備
  3. 二、安裝與設定 Hadoop
    1. 2.1 幫User產生ssh金鑰
    2. 2.2 安裝 Hadoop
    3. 2.3 設定
    4. 2.4 啟動 HDFS
    5. 2.5 除錯
  4. 三、 Hadoop的Eclipse-Plugin安裝與操作
    1. 3.1 eclipse 3.3 以上版本（有bug）
    2. 3.2 eclipse 3.2 以下版本
  5. 四、用Eclipse編譯!MapReduce範例程式
  6. 五、 用Eclipse製成可在Hadoop上運行MapReduce的jar檔
  7. 六、 參考

使用Eclipse MapReduce 套件開發程式

一、準備

  • 系統 :
    • Ubuntu 8.10
    • Hadoop 0.18.3
      • 下載安裝方法於 2.2 說明
  • 開發工具 :
    • Eclipse 3.2.2
指令 註解
$ apt-get install eclipse 安裝eclipse
  • java 6
指令 註解
$ sudo apt-get purge java-gcj-compat 由於版權關係，ubuntu預設安裝的gcj為java的模擬軟體，請移除
$ sudo apt-get install sun-java6-bin sun-java6-jdk sun-java6-jre sun-java6-plugin 安裝 Sun版Java
  • 設定環境變數
    • 開啟bash.bashrc 貼上環境變數設定（sudo gedit /etc/bash.bashrc），在最後一行貼入下面內容 
      export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
    • 由前面設定後，環境參數如下表
Name Path
Hadoop Home /opt/hadoop/
Java Home /usr/lib/jvm/java-6-sun

二、安裝與設定 Hadoop

Hadoop 是Apache所維護的自由軟體專案，而HDFS (Hadoop Distributed File System)是指Hadoop檔案系統，因此安裝的時候我們安裝配置了Hadoop專案，但操作時，尤其指Hadoop系統操作，我們會用HDFS來稱呼。因此，整個邏輯可以看成，我們在Linux系統內安裝配置了Hadoop，執行之後，它會產生一個新的分散式的磁碟系統，也就是HDFS，架構在Linux之內。由於是分散式系統，意味著他可以橫跨多台Linux所形成的叢集系統，並聯其磁碟空間。不過此篇的目的為撰寫MapReduce程式，所以在此示範的設定為HDFS運作於單一的本機系統內。

2.1 幫User產生ssh金鑰

指令 註解
$ ssh-keygen -t rsa -P "" 產生免密碼的ssh金鑰
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 匯入免檢查名單
$ ssh localhost 測試登入是否不用密碼
$ exit 完成離開

2.2 安裝 Hadoop

指令 註解
$ wget ​http://ftp.twaren.net/Unix/Web/apache/hadoop/core/hadoop-0.18.3/hadoop-0.18.3.tar.gz 下載原始碼
$ sudo tar -zxvf hadoop-0.18.3.tar.gz -C /opt/ 解壓縮
$ sudo chown -R waue:waue /opt/hadoop-0.18.3 改權限
$ sudo ln -sf /opt/hadoop-0.18.3 /opt/hadoop 建目錄連結
$ cd /opt/hadoop

2.3 設定

  • 修改 hadoop-env.sh 檔 （$ gedit /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh ）
    • 修改內容：

      • /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh

        old new  
        88# The java implementation to use.  Required.
        9 # export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun
         9export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
         10export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
         11export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
         12export HADOOP_SLAVES=$HADOOP_HOME/conf/slaves
  • 修改 hadoop-site.xml 檔（$ gedit HADOOP_HOME/conf/hadoop-site.xml）
    • 整段貼上： 
      <configuration>
<property>
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://localhost:9000/</value>
  <description>
  </description>
</property>
<property>
  <name>mapred.job.tracker</name>
  <value>hdfs://localhost:9001/</value>
  <description>
  </description>
</property>
<property>
  <name>mapred.map.tasks</name>
  <value>1</value>
  <description>
    define mapred.map tasks to be number of slave hosts
  </description>
</property>
<property>
  <name>mapred.reduce.tasks</name>
  <value>1</value>
  <description>
    define mapred.reduce tasks to be number of slave hosts
  </description>
</property>
<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>1</value>
</property>
</configuration>

2.4 啟動 HDFS

  • 格式化HDFS (Hadoop Distributed File System)
指令
$ cd $HADOOP_HOME
$ bin/hadoop namenode -format
  • 執行結果: 
    09/02/03 18:08:59 INFO dfs.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   host = vPro/140.110.138.193
STARTUP_MSG:   args = [-format]
STARTUP_MSG:   version = 0.18.3
STARTUP_MSG:   build = https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/core/branches/branch-0.18 -r 736250; compiled by 'ndaley' on Thu Jan 22 23:12:08 UTC 2009
************************************************************/
09/02/03 18:08:59 INFO fs.FSNamesystem: fsOwner=waue,waue,adm,dialout,cdrom,floppy,audio,dip,video,plugdev,fuse,lpadmin,admin,sambashare
09/02/03 18:08:59 INFO fs.FSNamesystem: supergroup=supergroup
09/02/03 18:08:59 INFO fs.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true
09/02/03 18:08:59 INFO dfs.Storage: Image file of size 78 saved in 0 seconds.
09/02/03 18:08:59 INFO dfs.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-waue/dfs/name has been successfully formatted.
09/02/03 18:08:59 INFO dfs.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at vPro/140.110.138.193
************************************************************/
  • 啟動HDFS
指令
$ bin/start-all.sh
  • 執行結果: 
    starting namenode, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-waue-namenode-vPro.out

localhost: starting datanode, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-waue-datanode-vPro.out

localhost: starting secondarynamenode, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-waue-secondarynamenode-vPro.out

starting jobtracker, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-waue-jobtracker-vPro.out

localhost: starting tasktracker, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-waue-tasktracker-vPro.out
  • 在瀏覽器URL列輸入以下三個網址，若都有畫面則成功啟動
網址 說明
​http://localhost:50030 Map/Reduce? Administration
​http://localhost:50060 Task Tracker StatusTask Tracker Status
​http://localhost:50070 NameNode

2.5 除錯

  • 如果你的系統在啟動的時候有錯誤發生，則請停止Hadoop並完全移除Hadoop產生的中間資料，再重新開始
指令
$ cd $HADOOP_HOME
$ bin/stop-all.sh
$ rm -rf /tmp/*
檢查 2.3 內容，重新執行2.4內容

三、 Hadoop的Eclipse-Plugin安裝與操作

Elipse是Sun公司所開發，是個很知名的Java程式語言開發程式，雖然Hadoop也是用java所開發，但要讓eclipse認得Hadoop的API、編譯器、並執行程式，需要調校的地方很多，步驟也很繁瑣。IBM發佈了一個Eclipse插件-IBM MapReduce Tools for Eclipse，通過該插件，開發者可以在Eclipse上創建MapReduce應用程序。以下我們就來示範如何安裝這個Hadoop的eclipse-plugin。

3.1 eclipse 3.3 以上版本（有bug）

  • 安裝IBM MapReduce tool
指令
$ sudo cp /opt/hadoop-0.18.3/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.18.3-eclipse-plugin.jar /usr/lib/eclipse/plugins/

ps : 上述的方法需eclipse 3.3 以上 搭配 hadoop 0.17 以上版本。

  • 在系統視窗中，右鍵點選eclipse圖示，在指令欄加入參數以增加穩定度 
     /usr/bin/eclipse -vmargs -Xmx512M
  • 啟動eclipse，從視窗介面操作：
視窗操作 介面中設定 註解
File > New > Project 看到 MapReduce category 檢查是否安裝IBM MapReduce tool成功
Window > Preferences > java> compiler 設定 compiler compliance level 為 1.6 更改java編譯器為1.6 以上，否則會出現一堆error
  • 開啟hadoop 專案
視窗操作 介面中設定 註解
File > new > Map/Reduce? Project>next Project name:sample
Configure Hadoop install directory => /opt/hadoop 		設定專案名稱及hadoop的家目錄
  • 完成後 Project Explorer可以看到 sample的專案列出
  • 讓Eclipse連接到HDFS
視窗操作 介面中設定 註解
Window > Show View > Other... > MapReduce Tools MapReduce locations 開啟MapReduce編譯環境，完成後右下方視窗會多一個藍色的大象圖示
點選右下藍色大象圖示 location name : test
Host:localhost
M/R Master: Port:9001
DFS Master: Use Use M/R Master host:V
Port:9000		 設定對應到 hadoop-site.xml檔
  • mapred.job.tracker 的設定若為 hdfs://ubuntu:9010/ ，則M/R Master的設定為 host:ubuntu , Port:9010 ，DFS Master的設定則對應到 fs.default.name
  • 注意 hdfs必須已經啟動，否則無法點選finish鍵
  • 完成後在Project Explorer可以看到DFS Locations出現

3.2 eclipse 3.2 以下版本

  • 安裝IBM MapReduce tool

eclipse 3.2 以前的版本必須要去IBM官方網站下載mapReduce_tools.zip，解壓縮後將資料夾複製到＄eclipse/plugins/才可以運作

  • 在系統視窗中，右鍵點選eclipse圖示，在指令欄加入參數以增加穩定度 
     /usr/bin/eclipse -vmargs -Xmx512m
  • 啟動eclipse，從視窗介面操作：
視窗操作 介面中設定 註解
File > New > Project 看到 MapReduce category 檢查是否安裝IBM MapReduce tool成功
Window > Preferences > java> compiler 設定 compiler compliance level 為 5.0 更改java編譯器為5.0以上，否則會出現一堆error
  • 啟動eclipse，從視窗介面操作
視窗操作 介面中設定 註解
File > new > project > map-reduce project > next > project name : sample
use default location : V
use default Hadoop : V
> Finish
設定專案預設值
  • 讓Eclipse連接到HDFS
視窗操作 介面中設定 註解
Window > Show View > Other... > MapReduce Tools > MapReduce Servers MapReduce Servers 開啟MapReduce編譯環境，完成後右下方視窗會多一個藍色的大象圖示
點選藍色大象圖示 Server name : any_you_want
Hostname : localhost
Installation directory: /opt/hadoop/
Username : waue
開啟Hadoop伺服器，若有任何的密碼提示對話框出現，請填入登入Linux的系統使用者之密碼

四、用Eclipse編譯!MapReduce範例程式

在這個範例中，我們先上傳一個純文字檔到HDFS內，這個檔案的副檔名為何不重要，只要內文為純文字檔即可，簡單的可以直接把Readme檔上傳上去，但為了突顯MapReduce的威力，當然是放越大的檔案上去給Hadoop操一下越好囉！接著示範如何用Eclipse來編寫!MapReduce的程式，並執行編譯的動作。

1. 上傳字典檔，以供!WordCount程序作字數統計的來源檔

指令
$ cd /opt/hadoop/
$ wget xxx/132.txt
$ bin/hadoop dfs -mkdir input
$ bin/hadoop dfs -put 132.txt input
$ bin/hadoop dfs -ls 
Found 1 items
/user/waue/input        <dir>           2008-05-23 15:15        rwxr-xr-x      waue     supergroup

2. 在eclipse中新增程式碼

於Eclipse左邊的Project explorer內,我們可以看到剛剛設定的工作目錄sample。 我們新增一個範例程式：

視窗操作 介面中設定 註解
Project explorer內，右鍵點選 sample> new > file file name : WordCount.java 新增一個WordCount.java檔案

3. 撰寫程式

貼上 WordCount.java 的內容。

4. 執行

視窗操作 介面中設定 註解
Project explorer內，右鍵點選 WordCount.java > run as ... > choose an existing server from the list below finish 執行MapReduce

5. 執行畫面會出現在右下方的視窗:console

6. Hadoop的運算結果置於HDFS內的檔案中，要觀看結果內容，有以下三種方法

  • 用指令將輸出結果從HDFS內複製到本機資料夾內再觀看

7. 執行期間或執行結束，都可以到以下網址來看執行過程及結果

網址 說明
​http://localhost:50030 hadoop-master
​http://localhost:50060 hadoop-jobTracker
​http://localhost:50070 hadoop-fileSystem

五、 用Eclipse製成可在Hadoop上運行MapReduce的jar檔

  1. 開啟MapReduce 專案
視窗操作 介面中設定 註解
File > new > Map/Reduce? Project>next Project name:sample
Configure Hadoop install directory: /opt/hadoop
=> Finish 		完成會增加sample專案並切換成MapReduce的視野
  1. 加入檔案WordCount.java檔
視窗操作 介面中設定 結果
右鍵點選sample專案 > new > file sample >src
File Name: WordCount.java
=> Finish 		完成後就多了一個WordCount.java檔
  1. 寫入WordCount.java的內容（code）
  1. 執行
視窗操作 介面中設定 結果
run > Run Configurations... Main tag :
Name: WordCount
Project: sample
Main class:: WordCount ;Arguments tag :
Program arguments: /opt/hadoop/log /opt/hadoop/test2 => Apply => Run 		console 介面會出現執行結果
  • Eclipse是用模擬的方式模擬Hadoop的環境，執行這段程式碼，所以並沒有送上HDFS給Hadoop的job tracker作Map Reduce。​http://localhost:50030 沒有工作運作的紀錄可以證明這點。
    • 既然是在本機端上運作，所以給的Program arguments參數 /opt/hadoop/input /opt/hadoop/output 是本機上的目錄。
    • 請確認 input 資料夾內有純文字資料，且output資料夾尚未存在（執行後系統會自行建立此資料夾並將結果放入）
  • 若Console 介面沒有錯誤訊息，則代表這段程式在主機端運作無誤 
    09/02/06 17:18:35 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=
09/02/06 17:18:35 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
09/02/06 17:18:35 WARN mapred.JobClient: No job jar file set.  User classes may not be found. See JobConf(Class) or JobConf#setJar(String).
09/02/06 17:18:35 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1

... 略 ...

09/02/06 17:18:36 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=445846
09/02/06 17:18:36 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=320950
09/02/06 17:18:36 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=37943
09/02/06 17:18:36 INFO mapred.JobClient:     Map output records=37943
09/02/06 17:18:36 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=9284

錯誤排除 ：

  • input 資料夾內有純文字資料
  • output 資料夾尚未存在（執行後系統會自行建立此資料夾並將結果放入）
  • 檢查"run configuration" 內的 "Java Application" > "WordCount" 的設定是否正確
  1. 打包成JAR
視窗操作 介面中設定 結果
File > Export > Java > Runnable JAR file Launch configuration : WordCount - sample
Export destionation : /opt/hadoop/WordCount.jar => Finish => ok 		/opt/hadoop/下可以找到檔案WordCount.jar
  • 最後一個ok在於包入Hadoop的必要library，所以匯出的WordCount.jar 檔大約有4.3MB
  1. 運行WordCount於HDFS之上

指令： 

$ cd /opt/hadoop
$ bin/hadoop jar WordCount.jar /user/waue/input /user/waue/out/
  • bin/hadoop jar 不可用 -jar，但若是單純用java執行jar， 則要用$ java -jar XXX.jar，不可只用jar
  • /user/waue/input /user/waue/out/ 為輸入和輸出的兩個參數，這兩個路徑是HDFS上得路徑，請確認hdfs內的/user/waue/input有純文字檔，且無/user/waue/out/這個資料夾。
  • 若已經成功執行過，想再執行第二次，請更換output的資料夾名稱，否則會因資料夾已存在而出現錯誤訊息。

執行畫面 

09/02/06 18:13:14 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
09/02/06 18:13:14 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
09/02/06 18:13:14 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
09/02/06 18:13:15 INFO mapred.JobClient: Running job: job_200902051032_0009
09/02/06 18:13:16 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
09/02/06 18:13:20 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_200902051032_0009
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient: Counters: 16
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:   File Systems
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     HDFS bytes read=320950
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     HDFS bytes written=130568
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Local bytes read=168448
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Local bytes written=336932
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=1
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=1
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=9284
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=18568
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Map input records=7868
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=9284
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=445846
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=320950
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=47227
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Map output records=37943
09/02/06 18:13:23 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=9284

六、 參考

Last modified 16 years ago Last modified on Sep 14, 2009, 1:20:14 AM