Hadoop2.7 Java开发入门指南
1. 概述
本文将详细介绍如何进行Hadoop2.7 Java开发。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集，具有高容错性和可扩展性。Java是Hadoop的主要编程语言，通过使用Java可以充分利用Hadoop的功能。
2. Hadoop2.7 Java开发流程
下面是Hadoop2.7 Java开发的整体流程：
st=>start: 开始
e=>end: 结束
op1=>operation: 准备开发环境
op2=>operation: 编写Java代码
op3=>operation: 编译Java代码
op4=>operation: 打包并上传代码
op5=>operation: 运行Hadoop作业
op6=>operation: 获取结果
st->op1->op2->op3->op4->op5->op6->e
3. 开发环境准备
在进行Hadoop2.7 Java开发之前，需要先准备好开发环境。下面是准备开发环境的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装Java Development Kit (JDK) |
| 2 | 安装Hadoop2.7 |
| 3 | 配置Hadoop环境变量 |
4. 编写Java代码
在开始编写Java代码之前，需要确定要解决的问题和需求，然后设计相应的算法和逻辑。下面是编写Java代码的步骤：
- 创建一个Java项目或类来实现Hadoop作业。
- 导入Hadoop相关的库文件。
- 实现Mapper和Reducer类。
- 编写Driver类来配置和启动Hadoop作业。
以下是一个简单的WordCount示例代码：
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 java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper 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);
}
}
}
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();
Job job = Job.getInstance(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.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
5. 编译Java代码
在使用Hadoop之前，需要将Java代码编译成可执行的JAR文件。可以使用以下命令编译Java代码：
javac -classpath $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.7.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.7.7.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar -d WordCount/ WordCount.java
6. 打包并上传代码
将编译后的Java代码打包成JAR文件，并上传到Hadoop集群中。可以使用以下命令进行打包和上传：
jar -cvf WordCount.jar -C WordCount/ .
hadoop fs
