hadoop 0.20 程式開發

eclipse plugin + Makefile

零. 前言

• 開發hadoop 需要用到許多的物件導向語法，包括繼承關係、介面類別，而且需要匯入正確的classpath，否則寫hadoop程式只是打字練習...
• 用類 vim 來處理這種複雜的程式，有可能會變成一場惡夢，因此用eclipse開發，搭配mapreduce-plugin會事半功倍。
• 若繼承練習一的系統，可以直接跳到二、 建立專案 開始

0.1 環境說明

• ubuntu 8.10
• sun-java-6
• eclipse 3.3.2
• hadoop 0.20.2

0.2 目錄說明

• 使用者：waue
• 使用者家目錄： /home/hadooper
• 專案目錄 ： /home/hadooper/workspace
• hadoop目錄： /opt/hadoop

一、安裝

安裝的部份沒必要都一模一樣，僅提供參考，反正只要安裝好java , hadoop , eclipse，並清楚自己的路徑就可以了

1.1. 安裝java

首先安裝java 基本套件

$ sudo apt-get install java-common sun-java6-bin sun-java6-jdk sun-java6-jre

1.1.1. 安裝sun-java6-doc

1 將javadoc (jdk-6u10-docs.zip) 下載下來 ​下載點

2 下載完後將檔案放在 /tmp/ 下

3 執行

$ sudo apt-get install sun-java6-doc

1.2. ssh 安裝設定

$ apt-get install ssh 
$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ ssh localhost

執行ssh localhost 沒有出現詢問密碼的訊息則無誤

1.3. 安裝hadoop

安裝hadoop0.20到/opt/並取目錄名為hadoop

$ cd ~
$ wget http://apache.ntu.edu.tw/hadoop/core/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2.tar.gz
$ tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz
$ sudo mv hadoop-0.20.2 /opt/
$ sudo chown -R waue:waue /opt/hadoop-0.20.2
$ sudo ln -sf /opt/hadoop-0.20.2 /opt/hadoop

• 編輯 /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:/opt/hadoop/bin

• 編輯 /opt/hadoop/conf/core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/tmp/hadoop/hadoop-${user.name}</value>
  </property>
</configuration>

• 編輯 /opt/hadoop/conf/hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

• 編輯 /opt/hadoop/conf/mapred-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>localhost:9001</value>
  </property>
</configuration>

• 啟動

  $ cd /opt/hadoop
  $ source /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh
  $ hadoop namenode -format
  $ start-all.sh
  $ hadoop fs -put conf input
  $ hadoop fs -ls 
  

• 沒有錯誤訊息則代表無誤

1.4. 安裝eclipse

• 在此提供兩個方法來下載檔案
  • 方法一：下載 ​eclipse SDK 3.4.2 Classic，並且放這檔案到家目錄
  • 方法二：貼上指令

    $ cd ~
    $ wget http://ftp.cs.pu.edu.tw/pub/eclipse/eclipse/downloads/drops/R-3.4.2-200902111700/eclipse-SDK-3.4.2-linux-gtk.tar.gz
    

• eclipse 檔已下載到家目錄後，執行下面指令：

$ cd ~
$ tar -zxvf eclipse-SDK-3.4.2-linux-gtk.tar.gz
$ sudo mv eclipse /opt
$ sudo ln -sf /opt/eclipse/eclipse /usr/local/bin/

二、 建立專案

2.1 安裝hadoop 的 eclipse plugin

• 匯入hadoop 0.20.2 eclipse plugin

$ cd /opt/hadoop
$ sudo cp /opt/hadoop/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar /opt/eclipse/plugins

$ sudo vim /opt/eclipse/eclipse.ini

• 可斟酌參考eclipse.ini內容（非必要）

-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.0.101.R34x_v20081125.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.gtk.linux.x86_1.0.101.R34x_v20080805
-showsplash
org.eclipse.platform
--launcher.XXMaxPermSize
512m
-vmargs
-Xms40m
-Xmx512m

2.2 開啟eclipse

• 打開eclipse

$ eclipse &

一開始會出現問你要將工作目錄放在哪裡：在這我們用預設值

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PS: 之後的說明則是在eclipse 上的介面操作

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2.3 選擇視野

window ->

open pers.. ->

other.. ->

map/reduce

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設定要用 Map/Reduce? 的視野

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使用 Map/Reduce? 的視野後的介面呈現

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2.4 建立專案

file ->

new ->

project ->

Map/Reduce? ->

Map/Reduce? Project ->

next

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建立mapreduce專案(1)

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建立mapreduce專案的(2)

project name-> 輸入 : icas (隨意)
use default hadoop -> Configur Hadoop install... -> 輸入： "/opt/hadoop" -> ok
Finish

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2.5 設定專案

由於剛剛建立了icas這個專案，因此eclipse已經建立了新的專案，出現在左邊視窗，右鍵點選該資料夾，並選properties

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Step1. 右鍵點選project的properties做細部設定

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Step2. 進入專案的細部設定頁

hadoop的javadoc的設定(1)

• java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-ant.jar
• java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-core.jar
• java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-tools.jar
  • 以 hadoop-0.20.2-core.jar 的設定內容如下，其他依此類推

source ...-> 輸入：/opt/hadoop/src/core
javadoc ...-> 輸入：file:/opt/hadoop/docs/api/

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Step3. hadoop的javadoc的設定完後(2)

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Step4. java本身的javadoc的設定(3)

• javadoc location -> 輸入：file:/usr/lib/jvm/java-6-sun/docs/api/

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設定完後回到eclipse 主視窗

2.6 連接hadoop server

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Step1. 視窗右下角黃色大象圖示"Map/Reduce? Locations tag" -> 點選齒輪右邊的藍色大象圖示：

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Step2. 進行eclipse 與 hadoop 間的設定(2)

Location Name -> 輸入：hadoop  (隨意)
Map/Reduce Master -> Host-> 輸入：localhost 
Map/Reduce Master -> Port-> 輸入：9001 
DFS Master -> Host-> 輸入：9000
Finish

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設定完後，可以看到下方多了一隻藍色大象，左方展開資料夾也可以秀出在hdfs內的檔案結構

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三、 撰寫範例程式

• 之前在eclipse上已經開了個專案icas，因此這個目錄在：
  • /home/hadooper/workspace/icas
• 在這個目錄內有兩個資料夾：
  • src ： 用來裝程式原始碼
  • bin ： 用來裝編譯後的class檔
• 如此一來原始碼和編譯檔就不會混在一起，對之後產生jar檔會很有幫助
• 在這我們編輯一個範例程式 : WordCount

3.1 mapper.java

1. new

File ->

new ->

mapper

---

2. create

source folder-> 輸入： icas/src
Package : Sample
Name -> : mapper

---

3. modify

package Sample;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class mapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

  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);
    }
  }
}

建立mapper.java後，貼入程式碼

---

3.2 reducer.java

1. new

• File -> new -> reducer

---

2. create

source folder-> 輸入： icas/src
Package : Sample
Name -> : reducer

---

3. modify

package Sample;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class reducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

• File -> new -> Map/Reduce? Driver

---

3.3 WordCount.java (main function)

1. new

建立WordCount.java，此檔用來驅動mapper 與 reducer，因此選擇 Map/Reduce? Driver

---

2. create

source folder-> 輸入： icas/src
Package : Sample
Name -> : WordCount.java

---

3. modify

package Sample;

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

  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 <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(mapper.class);

    job.setCombinerClass(reducer.class);
    job.setReducerClass(reducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

三個檔完成後並存檔後，整個程式建立完成

---

• 三個檔都存檔後，可以看到icas專案下的src，bin都有檔案產生，我們用指令來check

$ cd workspace/icas
$ ls src/Sample/
mapper.java  reducer.java  WordCount.java
$ ls bin/Sample/
mapper.class  reducer.class  WordCount.class

四、測試範例程式

• 右鍵點選WordCount.java -> run as -> run on Hadoop

五、結論

• 搭配eclipse ，我們可以更有效率的開發hadoop
• hadoop 0.20 與之前的版本api以及設定都有些改變，因此hadoop 環境的設定，需要看​hadoop 0.20 的quickstart； 而如何使用 ​hadoop 0.20 的api，則可以看 /opt/hadoop/src/example/ 裡面的程式碼來提供初步的構想