Eclipse+Maven构建Hadoop项目的方法步骤

maven 翻译为”专家”、”内行”，是 apache 下的一个纯 java 开发的开源项目。基于项目对象模型(project object model 缩写：pom)概念，maven利用一个中央信息片断能管理一个项目的构建、报告和文档等步骤。maven 是一个项目管理工具，可以对 java 项目进行构建、依赖管理。

在开发一些大型项目的时候，需要用到各种各样的开源包jar，为了方便管理及加载jar，使用maven开发项目可以节省大量时间且方便项目移动至新的开发环境。

开发环境

系统：macos 10.14.1
hadoop：2.7.0
java：1.8.0
eclipse：4.6.2
maven: 3.3.9

maven安装

我使用的这个版本的eclipse已经自带了maven插件，不需要在自行安装，因此我也没有实际操作，本文就不介绍如何配置。

至于怎么知道自己使用的eclipse是否自带有maven，可以在eclipse->preference->maven->installations查看是否有maven及版本号。或者直接新建项目查看是否有maven选项。

构建hadoop环境

创建maven项目

打开eclipse，file->new->project，选择maven，然后下一步next

选择creat a simple project，然后下一步next

输入group id和artifact id。然后finish。

groupid和artifactid被统称为“坐标”是为了保证项目唯一性而提出的，如果你要把你项目弄到maven本地仓库去，你想要找到你的项目就必须根据这两个id去查找。

groupid一般分为多个段，这里我只说两段，第一段为域，第二段为公司名称。域又分为org、com、cn等等许多，其中org为非营利组织，com为商业组织。举个apache公司的tomcat项目例子：这个项目的groupid是org.apache，它的域是org（因为tomcat是非营利项目），公司名称是apache，artigactid是tomcat。

比如我创建一个项目，我一般会将groupid设置为cn.snowin，cn表示域为中国，snowin是我个人姓名缩写，artifactid设置为testproj，表示你这个项目的名称是testproj，依照这个设置，你的包结构最后是cn.snowin.testproj打头。(引自链接 )

完成上述步骤后，就可以在project explorer中看到刚刚创建的maven项目。

增加hadoop依赖

我使用的hadoop 2.7版本，以下是我的pom配置文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/pom/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance"

xsi:schemalocation="http://maven.apache.org/pom/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

<modelversion>4.0.0</modelversion>

<groupid>practice.hadoop</groupid>

<artifactid>simple-examples</artifactid>

<version>0.0.1-snapshot</version>

<packaging>jar</packaging>

<name>simple-examples</name>

<url>http://maven.apache.org</url>

<properties>

<project.build.sourceencoding>utf-8</project.build.sourceencoding>

</properties>

<dependencies>

<dependency>

<groupid>junit</groupid>

<artifactid>junit</artifactid>

<version>4.12</version>

<scope>test</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-common</artifactid>

<version>2.7.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-hdfs</artifactid>

<version>2.7.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-client</artifactid>

<version>2.7.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.mrunit</groupid>

<artifactid>mrunit</artifactid>

<version>1.1.0</version>

<classifier>hadoop2</classifier>

<scope>test</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-mapreduce-client-core</artifactid>

<version>2.7.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-yarn-api</artifactid>

<version>2.7.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-auth</artifactid>

<version>2.7.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-minicluster</artifactid>

<version>2.7.0</version>

<scope>test</scope>

</dependency>

<dependency>

<groupid>org.apache.hadoop</groupid>

<artifactid>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactid>

<version>2.7.0</version>

<scope>provided</scope>

</dependency>

</dependencies>

</project>

在project explorer中右键该项目，选择build project，maven就会根据pom.xml配置文件下载所需要的jar包。

稍等一段时间后，就可以看到maven dependencies中已经下载好的jar包。

hadoop配置文件

运行 mapreduce 程序前，务必将 /usr/local/cellar/hadoop/2.7.0/libexec/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件（如伪分布式需要core-site.xml 和 hdfs-site.xml），以及log4j.properties复制到 src/main/resources/

mapreduce实例—wordcount

在 src/main/java/ 路径下，创建java文件，代码如下

import java.io.ioexception;

import java.util.stringtokenizer;

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.mapper;

import org.apache.hadoop.mapreduce.reducer;

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<object, text, text, intwritable> {

/**

* longwritable, intwritable, text 均是 hadoop 中实现的用于封装 java

* 数据类型的类，这些类实现了writablecomparable接口，

* 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,string 的替代品。

*/

private final static intwritable one = new intwritable(1); // 值为1

private text word = new text();

public void map(object key, text value, context context) throws ioexception, interruptedexception {

stringtokenizer itr = new stringtokenizer(value.tostring()); // 对字符串进行切分

while (itr.hasmoretokens()) {

word.set(itr.nexttoken());

context.write(word, one);

}

public static class intsumreducer 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);

}

public static void main(string[] args) throws exception {

configuration conf = new configuration();

conf.addresource("classpath:/hadoop/core-site.xml");

conf.addresource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml");

conf.addresource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml");

// string[] otherargs = new genericoptionsparser(conf, args).getremainingargs();

string[] otherargs = {"/input", "/output"};

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(tokenizermapper.class);

job.setcombinerclass(intsumreducer.class);

job.setreducerclass(intsumreducer.class);

job.setoutputkeyclass(text.class);

job.setoutputvalueclass(intwritable.class);

fileinputformat.setinputdirrecursive(job, true);

fileinputformat.addinputpath(job, new path(otherargs[0]));

fileoutputformat.setoutputpath(job, new path(otherargs[1]));

system.exit(job.waitforcompletion(true) ? 0 : 1);

}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持快网idc。

原文链接：http://hareric.com/2019/02/01/Eclipse+Maven构建Hadoop项目/

Eclipse+Maven构建Hadoop项目的方法步骤

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