MapReduce 开发环境搭建（EclipseMyEclipse + Maven）

写在前面的话

　　　　可详细参考，一定得去看

HBase 开发环境搭建（EclipseMyEclipse + Maven）

Zookeeper项目开发环境搭建（EclipseMyEclipse + Maven）

Hive项目开发环境搭建（EclipseMyEclipse + Maven）

　　我这里，相信，能看此博客的朋友，想必是有一定基础的了。我前期写了大量的基础性博文。可以去补下基础。

步骤一：File  ->  New  -> Project   ->  Maven Project

 步骤二：自行设置，待会创建的myHBase工程，放在哪个目录下。

 步骤三:

 步骤四：自行设置

 步骤五：修改jdk

省略，很简单！

 步骤六：修改pom.xml配置文件

官网Maven的zookeeper配置文件内容：

地址：http://www.mvnrepository.com/search?q=mapreduce

 

 

　　因为我的hadoop版本是hadoop-2.6.0

参考： http://blog.csdn.net/e421083458/article/details/45792111

1、

2、

 

 暂时这些吧，以后需要，可以自行再加呢！

 

 最后的pom.xml配置文件为

<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>zhouls.bigdata</groupId>
<artifactId>myMapreduce</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>

<name>myMapreduce</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>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-mapreduce-client-core -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>2.6.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>

 当然，这只是初步而已，最简单的，以后可以自行增删。

步骤七：这里，给大家，通过一组简单的Hive应用程序实例来向大家展示Hive的某些功能。

　　类名为MapReduceTestCase.java

package zhouls.bigdata.myMapreduce;

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;

public class MapReduceTestCase 
{
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(MapReduceTestCase.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("hdfs:/HadoopMaster:9000/djt.txt"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs:/HadoopMaster:9000/word-count"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

或者

package zhouls.bigdata.myMapreduce;

import java.io.IOException;

import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

/**
* 基于样本数据做Hadoop工程师薪资统计：计算各工作年限段的薪水范围
*/
public class SalaryCount extends Configured implements Tool 
{
public static class SalaryMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> 
{ 
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException 
{ 
// 美团 3-5年经验 15-30k 北京 【够牛就来】hadoop高级工程...
//北信源 3-5年经验 15-20k 北京 Java高级工程师（有Hadoo...
// 蘑菇街 3-5年经验 10-24k 杭州 hadoop开发工程师

//第一步，将输入的纯文本文件的数据转化成String
String line = value.toString();//读取每行数据

String[] record = line.split( "\s+");//使用空格正则解析数据
//key=record[1]：输出3-5年经验
//value=record[2]：15-30k
//作为Mapper输出，发给 Reduce 端

//第二步
if(record.length >= 3)//因为取得的薪资在第3列，所以要大于3
{
context.write( new Text(record[1]), new Text(record[2]) );
//Map输出，record数组的第2列，第3列
} 
}
}
public static class SalaryReducer extends Reducer< Text, Text, Text, Text> 
{
public void reduce(Text Key, Iterable< Text> Values, Context context) throws IOException, InterruptedException 
{

int low = 0;//记录最低工资
int high = 0;//记录最高工资
int count = 1;
//针对同一个工作年限（key），循环薪资集合（values），并拆分value值，统计出最低工资low和最高工资high
for (Text value : Values) 
{
String[] arr = value.toString().split("-");//其中的一行而已，15 30K
int l = filterSalary(arr[0]);//过滤数据 //15
int h = filterSalary(arr[1]);//过滤数据 //30
if(count==1 || l< low)
{
low = l;
}
if(count==1 || h>high)
{
high = h;
}
count++;
}
context.write(Key, new Text(low + "-" +high + "k"));//即10-30K
}
}
//正则表达式提取工资值，因为15 30k,后面有k,不干净 
public static int filterSalary(String salary)//过滤数据
{
String sal = Pattern.compile("[^0-9]").matcher(salary).replaceAll("");
return Integer.parseInt(sal);
}

public int run(String[] args) throws Exception 
{
//第一步：读取配置文件
Configuration conf = new Configuration();//读取配置文件

//第二步:输出路径存在就先删除
Path out = new Path(args[1]);//定义输出路径的Path对象，mypath
FileSystem hdfs = out.getFileSystem(conf);//通过路径下的getFileSystem来获得文件系统
if (hdfs.isDirectory(out)) 
{//删除已经存在的输出目录
hdfs.delete(out, true);
}
//第三步：构建job对象 
Job job = new Job(conf, "SalaryCount" );//新建一个任务
job.setJarByClass(SalaryCount.class);//设置 主类
//通过job对象来设置主类SalaryCount.class

//第四步：指定数据的输入路径和输出路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));// 文件输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));// 文件输出路径

//第五步：指定Mapper和Reducer
job.setMapperClass(SalaryMapper.class);// Mapper
job.setReducerClass(SalaryReducer.class);// Reducer

//第六步：设置map函数和reducer函数的输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);//输出结果key类型
job.setOutputValueClass(Text.class);//输出结果的value类型

//第七步：提交作业
job.waitForCompletion(true);//等待完成退出作业

return 0;
}

/**
* @param args 输入文件、输出路径，可在Eclipse中Run Configurations中配Arguments，如：
* hdfs://HadoopMaster:9000/salary.txt
* hdfs://HadoopMaster:9000/salary/out
*/
public static void main(String[] args) throws Exception 
{
//第一步
String[] args0 = 
{
"hdfs://HadoopMaster:9000/salary/",
"hdfs://HadoopMaster:9000/salary/out"
};
//第二步
int ec = ToolRunner.run(new Configuration(), new SalaryCount(), args0);
//第一个参数是读取配置文件，第二个参数是主类Temperature，第三个参数是输如路径和输出路径的属组
System.exit(ec);

}
}