关于Maven的使用就不再啰嗦了,网上很多,并且这么多年变化也不大,这里仅介绍怎么搭建Hadoop的开发环境。
1. 首先创建工程
2. 然后在pom.xml文件里添加hadoop的依赖包hadoop-common, hadoop-client, hadoop-hdfs,添加后的pom.xml文件如下
4.0.0 my.hadoopstudy hadoopstudy jar 1.0-SNAPSHOT hadoopstudy http://maven.apache.org org.apache.hadoop hadoop-common 2.5.1 org.apache.hadoop hadoop-hdfs 2.5.1 org.apache.hadoop hadoop-client 2.5.1 junit junit 3.8.1 test
3. 测试
3.1 首先我们可以测试一下hdfs的开发,这里假定使用上一篇Hadoop文章中的hadoop集群,类代码如下
package my.hadoopstudy.dfs; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import java.io.InputStream; import java.net.URI; public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { String uri = "hdfs://9.111.254.189:9000/"; Configuration config = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), config); // 列出hdfs上/user/fkong/目录下的所有文件和目录 FileStatus[] statuses = fs.listStatus(new Path("/user/fkong")); for (FileStatus status : statuses) { System.out.println(status); } // 在hdfs的/user/fkong目录下创建一个文件,并写入一行文本 FSDataOutputStream os = fs.create(new Path("/user/fkong/test.log")); os.write("Hello World!".getBytes()); os.flush(); os.close(); // 显示在hdfs的/user/fkong下指定文件的内容 InputStream is = fs.open(new Path("/user/fkong/test.log")); IOUtils.copyBytes(is, System.out, 1024, true); } }
3.2 测试MapReduce作业
测试代码比较简单,如下:
package my.hadoopstudy.mapreduce; 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; import java.io.IOException; public class EventCount { public static class MyMapper extends Mapper
运行“mvn package”命令产生jar包hadoopstudy-1.0-SNAPSHOT.jar,并将jar文件复制到hadoop安装目录下
这里假定我们需要分析几个日志文件中的Event信息来统计各种Event个数,所以创建一下目录和文件
/tmp/input/event.log.1
/tmp/input/event.log.2
/tmp/input/event.log.3
因为这里只是要做一个列子,所以每个文件内容可以都一样,假如内容如下
JOB_NEW ...
JOB_NEW ...
JOB_FINISH ...
JOB_NEW ...
JOB_FINISH ...
然后把这些文件复制到HDFS上
运行mapreduce作业
查看执行结果
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。