eclipse/intellij idea 远程调试hadoop 2.6.0

很多hadoop初学者估计都我一样，由于没有足够的机器资源，只能在虚拟机里弄一个linux安装hadoop的伪分布，然后在host机上win7里使用eclipse或Intellj idea来写代码测试，那么问题来了，win7下的eclipse或intellij idea如何远程提交map/reduce任务到远程hadoop，并断点调试？

一、准备工作

1.1 在win7中，找一个目录，解压hadoop-2.6.0，本文中是D:\yangjm\Code\study\hadoop\hadoop-2.6.0 (以下用$HADOOP_HOME表示)

1.2 在win7中添加几个环境变量

HADOOP_HOME=D:\yangjm\Code\study\hadoop\hadoop-2.6.0

HADOOP_BIN_PATH=%HADOOP_HOME%\bin

HADOOP_PREFIX=D:\yangjm\Code\study\hadoop\hadoop-2.6.0

另外，PATH变量在最后追加;%HADOOP_HOME%\bin

二、eclipse远程调试

1.1 下载hadoop-eclipse-plugin插件

hadoop-eclipse-plugin是一个专门用于eclipse的hadoop插件，可以直接在IDE环境中查看hdfs的目录和文件内容。其源代码托管于github上，官网地址是 https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin

有兴趣的可以自己下载源码编译，百度一下N多文章，但如果只是使用 https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin/tree/master/release%20 这里已经提供了各种编译好的版本，直接用就行，将下载后的hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar复制到eclipse/plugins目录下，然后重启eclipse就完事了

1.2 下载windows64位平台的hadoop2.6插件包(hadoop.dll,winutils.exe)

在hadoop2.6.0源码的hadoop-common-project\hadoop-common\src\main\winutils下，有一个vs.net工程，编译这个工程可以得到这一堆文件，输出的文件中，

hadoop.dll、winutils.exe 这二个最有用，将winutils.exe复制到$HADOOP_HOME\bin目录，将hadoop.dll复制到%windir%\system32目录 (主要是防止插件报各种莫名错误，比如空对象引用啥的)

注：如果不想编译，可直接下载编译好的文件 hadoop2.6(x64)V0.2.zip

1.3 配置hadoop-eclipse-plugin插件

启动eclipse，windows->show view->other

window->preferences->hadoop map/reduce 指定win7上的hadoop根目录（即：$HADOOP_HOME）

然后在Map/Reduce Locations 面板中，点击小象图标

添加一个Location

这个界面灰常重要，解释一下几个参数：

Location name 这里就是起个名字，随便起

Map/Reduce(V2) Master Host 这里就是虚拟机里hadoop master对应的IP地址，下面的端口对应 hdfs-site.xml里dfs.datanode.ipc.address属性所指定的端口

DFS Master Port： 这里的端口，对应core-site.xml里fs.defaultFS所指定的端口

最后的user name要跟虚拟机里运行hadoop的用户名一致，我是用hadoop身份安装运行hadoop 2.6.0的，所以这里填写hadoop，如果你是用root安装的，相应的改成root

这些参数指定好以后，点击Finish，eclipse就知道如何去连接hadoop了，一切顺利的话，在Project Explorer面板中，就能看到hdfs里的目录和文件了

可以在文件上右击，选择删除试下，通常第一次是不成功的，会提示一堆东西，大意是权限不足之类，原因是当前的win7登录用户不是虚拟机里hadoop的运行用户，解决办法有很多，比如你可以在win7上新建一个hadoop的管理员用户，然后切换成hadoop登录win7，再使用eclipse开发，但是这样太烦，最简单的办法:

hdfs-site.xml里添加

1  <property>
2     <name>dfs.permissions</name>
3     <value>false</value>
4  </property>

然后在虚拟机里，运行hadoop dfsadmin -safemode leave

保险起见，再来一个 hadoop fs -chmod 777 /

总而言之，就是彻底把hadoop的安全检测关掉（学习阶段不需要这些，正式生产上时，不要这么干），最后重启hadoop，再到eclipse里，重复刚才的删除文件操作试下，应该可以了。

1.4 创建WoldCount示例项目

新建一个项目，选择Map/Reduce Project

后面的Next就行了，然后放一上WodCount.java，代码如下：

 1 package yjmyzz;
 2 
 3 import java.io.IOException;
 4 import java.util.StringTokenizer;
 5 
 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 7 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 8 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
 9 import org.apache.hadoop.io.Text;
10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
14 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
15 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
16 
17 public class WordCount {
18 
19     public static class TokenizerMapper
20             extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
21 
22         private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
23         private Text word = new Text();
24 
25         public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
26             StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
27             while (itr.hasMoreTokens()) {
28                 word.set(itr.nextToken());
29                 context.write(word, one);
30             }
31         }
32     }
33 
34     public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
35         private IntWritable result = new IntWritable();
36 
37         public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
38             int sum = 0;
39             for (IntWritable val : values) {
40                 sum += val.get();
41             }
42             result.set(sum);
43             context.write(key, result);
44         }
45     }
46 
47     public static void main(String[] args) throws Exception {
48         Configuration conf = new Configuration();        
49         String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
50         if (otherArgs.length < 2) {
51             System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
52             System.exit(2);
53         }
54         Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
55         job.setJarByClass(WordCount.class);
56         job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
57         job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
58         job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
59         job.setOutputKeyClass(Text.class);
60         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
61         for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
62             FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
63         }
64         FileOutputFormat.setOutputPath(job,
65                 new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
66         System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
67     }
68 }

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