wiki:waue/Hadoop_Eclipse

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使用Eclipse開發!MapReduce程式
一、準備
二、安裝與設定 Hadoop
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
四、用Eclipse編譯!MapReduce範例程式
五、參考

使用Eclipse開發!MapReduce程式

作者公司日期
陳威宇國家高速網路中心 2009/02/02

更多 : http://trac.nchc.org.tw/cloud/

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
8	8	# The java implementation to use. Required.
9		# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun
	9	export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
	10	export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
	11	export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
	12	export HADOOP_SLAVES=$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

2009/2/5 測試到目前為止，用最新版的eclipse 3.4 搭配 0.18.3 或 0.19.0 版的 hadoop plugin，在"run as" => "run on hadoop" 都無法正常運作（應該要彈出選擇server location的視窗），此問題在2008/7/31就被發現並已被發佈於(HADOOP-3744) Eclipse Plugin does not work with Eclipse Ganymede (3.4)，目前尚待解決。

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

用瀏覽器：網址輸入 http://localhost:50070，點檔案目錄，
直接用HDFS的指令秀出結果內容

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、參考

NCHC Cloud Technique Develop Group
- http://trac.nchc.org.tw/cloud/
IBM Map-Reduce
- http://www.alphaworks.ibm.com/tech/mapreducetools
Cloud9
- http://www.umiacs.umd.edu/~jimmylin/cloud9/umd-hadoop-dist/cloud9-docs/howto/start.html
Runing Hadoop
- http://www.michael-noll.com/wiki/Running_Hadoop_On_Ubuntu_Linux_%28Single-Node_Cluster%29

Last modified 15 years ago Last modified on Sep 14, 2009, 1:22:37 AM

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作者	公司	日期
陳威宇	國家高速網路中心	2009/02/02

	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

Name	Path
Hadoop Home	/opt/hadoop/
Java Home	/usr/lib/jvm/java-6-sun

	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

	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

網址	說明
http://localhost:50030	Map/Reduce? Administration
http://localhost:50060	Task Tracker StatusTask Tracker Status
http://localhost:50070	NameNode

	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

	指令
$	sudo cp /opt/hadoop-0.18.3/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.18.3-eclipse-plugin.jar /usr/lib/eclipse/plugins/

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

	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