MapReduce插件的使用

一、下载插件hadoop-eclipse-plugin-2.7.3，将插件放在eclipse的plugins目录下。

链接地址：https://pan.baidu.com/s/1nuCoe0L#list/path=%2F

二、Windows编译后的文件放在hadoop的bin目录下

三、添加hadoop的环境变量

HADOOP_HOME=D:hadoop-2.7.7
Path=%HADOOP_HOME%in;%HADOOP_HOME%sbin; 

右键我的电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量

四、配置eclipse

Window—>Preferences

将电脑上hadoop的路径配置上去

切换到Map/Reduce视图

在控制台Map/Reduce Locations 下面右键—>New Hadoop location

在HDFS上开放权限

vim /opt/software/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<property>
      <name>dfs.permission</name> 
      <value>false<alue>
</property>

完成后可以在eclipse上操作hdfs

四、配置完成，用项目测试可用性。

某村共有300户居民 因疫情原因隔离在家 现在要求代购下面的商品
随机构造一些商品 数量随机
1.洗漱用品 脸盆、杯子、牙刷和牙膏、毛巾、肥皂(洗衣服的)以及皂盒、洗发水和护发素、沐浴液...
2.床上用品 比如枕头、枕套、枕巾、被子、被套、棉被、毯子、床垫、凉席等。
3.家用电器 比如电磁炉、电饭煲、吹风机、电水壶、豆浆机、台灯等。
4.厨房用品 比如锅、碗、瓢、盆、灶、所有的厨具,柴、米、油、盐、酱、醋

1、新建BestBillPractice类生成每户具名的代购商品清单

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

/**
 * 300户 每户都会有一个清单文件
 * 商品是随机  数量也是随机
 * 洗漱用品 脸盆、杯子、牙刷和牙膏、毛巾、肥皂(洗衣服的)以及皂盒、洗发水和护发素、沐浴液   [1-5之间]
 * 床上用品 比如枕头、枕套、枕巾、被子、被套、棉被、毯子、床垫、凉席   [0 1之间]
 * 家用电器 比如电磁炉、电饭煲、吹风机、电水壶、豆浆机、台灯等   [1-3之间]
 * 厨房用品 比如锅、碗、瓢、盆、灶   [1-2 之间]
 * 柴、米、油、盐、酱、醋 [1-6之间]  
 * 要生成300个文件 命名规则  1-300来表示 
 * @author Administrator
 *
 */
public class BuildBill
{
    private static Random random=new Random(); //要还是不要
    private static List<String> washList=new ArrayList<>();
    private static List<String> bedList=new ArrayList<>();
    private static List<String> homeList=new ArrayList<>();
    private static List<String> kitchenList=new ArrayList<>();
    private static List<String> useList=new ArrayList<>();
    
    static{
        washList.add("脸盆");
        washList.add("杯子");
        washList.add("牙刷");
        washList.add("牙膏");
        washList.add("毛巾");
        washList.add("肥皂");
        washList.add("皂盒");
        washList.add("洗发水");
        washList.add("护发素");
        washList.add("沐浴液");
        ///////////////////////////////
        bedList.add("枕头");
        bedList.add("枕套");
        bedList.add("枕巾");
        bedList.add("被子");
        bedList.add("被套");
        bedList.add("棉被");
        bedList.add("毯子");
        bedList.add("床垫");
        bedList.add("凉席");
        //////////////////////////////
        homeList.add("电磁炉");
        homeList.add("电饭煲");
        homeList.add("吹风机");
        homeList.add("电水壶");
        homeList.add("豆浆机");
        homeList.add("电磁炉");
        homeList.add("台灯");
        //////////////////////////
        kitchenList.add("锅");
        kitchenList.add("碗");
        kitchenList.add("瓢");
        kitchenList.add("盆");
        kitchenList.add("灶 ");
        ////////////////////////
        useList.add("米");
        useList.add("油");
        useList.add("盐");
        useList.add("酱");
        useList.add("醋");
    }
    
    
    
    //确定是否需要 1/2 
        private static boolean iswant()
        {
             int num=random.nextInt(1000);
             if(num%2==0)
             {
                 return true;
             }
             else
             {
                 return false;
             }
        }
        
        /**
         * 表示我要几个，返回一个小于sum的随机数
         * @param sum
         * @return
         */
        private static int wantNum(int sum)
        {
            return random.nextInt(sum);
        }
        
        public static void main(String[] args) {
            for(int i=1;i<=300;i++) //循环三百次，生成三百个清单
            {
            
            try
            {
                //字节流
                FileOutputStream out=new FileOutputStream(new File("D:\bill\"+i+".txt"));
                //转换流  可以将字节流转换字符流  设定编码格式 
                //字符流
                BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(out,"UTF-8"));
                
                
                 boolean iswant1=iswant();//先确定是否需要
                    if(iswant1)
                    {
                        //我要几个 不能超过该类商品的总数目
                        int wantNum = wantNum(washList.size()+1);
                        //3
                        for(int j=0;j<wantNum;j++)
                        {
                        String product=washList.get(random.nextInt(washList.size()));//从列表里随机获取一个商品
                        writer.write(product+"	"+(random.nextInt(5)+1));
                        writer.newLine();
                        }
                   }
                    
                    boolean iswant2=iswant();
                    if(iswant2)
                    {
                        //我要几个 不能超过该类商品的总数目
                        int wantNum = wantNum(bedList.size()+1);
                        //3
                        for(int j=0;j<wantNum;j++)
                        {
                        String product=bedList.get(random.nextInt(bedList.size()));
                        writer.write(product+"	"+(random.nextInt(1)+1));
                        writer.newLine();
                        }
                   }
                    
                    boolean iswant3=iswant();
                    if(iswant3)
                    {
                        //我要几个 不能超过该类商品的总数目
                        int wantNum = wantNum(homeList.size()+1);
                        //3
                        for(int j=0;j<wantNum;j++)
                        {
                        String product=homeList.get(random.nextInt(homeList.size()));
                        writer.write(product+"	"+(random.nextInt(3)+1));
                        writer.newLine();
                        }
                   }
                    boolean iswant4=iswant();
                    if(iswant4)
                    {
                        //我要几个 不能超过该类商品的总数目
                        int wantNum = wantNum(kitchenList.size()+1);
                        //3
                        for(int j=0;j<wantNum;j++)
                        {
                        String product=kitchenList.get(random.nextInt(kitchenList.size()));
                        writer.write(product+"	"+(random.nextInt(2)+1));
                        writer.newLine();
                        }
                   }
                    
                    boolean iswant5=iswant();
                    if(iswant5)
                    {
                        //我要几个 不能超过该类商品的总数目
                        int wantNum = wantNum(useList.size()+1);
                        //3
                        for(int j=0;j<wantNum;j++)
                        {
                        String product=useList.get(random.nextInt(useList.size()));
                        writer.write(product+"	"+(random.nextInt(6)+1));
                        writer.newLine();
                        }
                   }
                    writer.flush();
                    writer.close();
                    
            } catch (FileNotFoundException e)
            {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            } catch (UnsupportedEncodingException e)
            {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e)
            {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            }
        }
}

生成了300个清单文档

2、将300个文档上传到hdfs上的upload目录下（前提现在hdfs上新建upload目录）

先给upload加权限：hadoop fs -chmod 777 /upload

右键upload

然后选取这300个文件上传

3、新建Map/Reduce项目

new—>other—>Map/Reduce Project

在创建Mapper类，Reducer类和Driver类时可以直接new—>other—>你想新建的类

BillMapper类：

package com.blb.core;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class BillMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

    public void map(LongWritable ikey, Text ivalue, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = ivalue.toString();
        String[] words=line.split("	");
        context.write(new Text(words[0]),new IntWritable(Integer.parseInt(words[1])));
    }

}

BillReducer类：

package com.blb.core;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class BillReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

    public void reduce(Text _key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // process values
        int sum=0;
        for (IntWritable val : values) {
            int i = val.get();
            sum+=i;
        }
        context.write(_key,new IntWritable(sum));
    }

}

BillDriver类:

package com.blb.core;

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 BillDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.0.32:9000");
        Job job = Job.getInstance(conf, "BillDriver");
        job.setJarByClass(BillDriver.class);
        // TODO: specify a mapper
        job.setMapperClass(BillMapper.class);
        // TODO: specify a reducer
        job.setReducerClass(BillReducer.class);

        // TODO: specify output types
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // TODO: specify input and output DIRECTORIES (not files)
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/upload"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/out1"));

        if (!job.waitForCompletion(true))
            return;
    }

}

写完之后可以在eclipse上直接运行BillDriver类的main方法，效果与在linux上操作相同（linux上操作参见https://www.cnblogs.com/yangy1/p/12409738.html）

Run As—>Run on Hadoop

可能出现权限异常 

hadoop  fs -chmod 777 /

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yangy1/p/12420047.html