wiki:Hadoop_Lab5

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hadoop 0.20 程式開發
eclipse plugin + Makefile

零. 前言

  • 開發hadoop 需要用到許多的物件導向語法,包括繼承關係、介面類別,而且需要匯入正確的classpath,否則寫hadoop程式只是打字練習...
  • 用類 vim 來處理這種複雜的程式,有可能會變成一場惡夢,因此用eclipse開發,搭配mapreduce-plugin會事半功倍。
  • 若繼承練習一的系統,可以直接跳到二、 建立專案 開始

0.1 環境說明

  • ubuntu 8.10
  • sun-java-6
  • eclipse 3.3.2
  • hadoop 0.20.2

0.2 目錄說明

  • 使用者:waue
  • 使用者家目錄: /home/hadooper
  • 專案目錄 : /home/hadooper/workspace
  • hadoop目錄: /opt/hadoop

一、安裝

安裝的部份沒必要都一模一樣,僅提供參考,反正只要安裝好java , hadoop , eclipse,並清楚自己的路徑就可以了

1.1. 安裝java

首先安裝java 基本套件

$ sudo apt-get install java-common sun-java6-bin sun-java6-jdk sun-java6-jre

1.1.1. 安裝sun-java6-doc

1 將javadoc (jdk-6u10-docs.zip) 下載下來 下載點

2 下載完後將檔案放在 /tmp/ 下

3 執行

$ sudo apt-get install sun-java6-doc

1.2. ssh 安裝設定

$ apt-get install ssh 
$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ ssh localhost

執行ssh localhost 沒有出現詢問密碼的訊息則無誤

1.3. 安裝hadoop

安裝hadoop0.20到/opt/並取目錄名為hadoop

$ cd ~
$ wget http://apache.ntu.edu.tw/hadoop/core/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2.tar.gz
$ tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz
$ sudo mv hadoop-0.20.2 /opt/
$ sudo chown -R waue:waue /opt/hadoop-0.20.2
$ sudo ln -sf /opt/hadoop-0.20.2 /opt/hadoop
  • 編輯 /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:/opt/hadoop/bin
  • 編輯 /opt/hadoop/conf/core-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/tmp/hadoop/hadoop-${user.name}</value>
  </property>
</configuration>

  • 編輯 /opt/hadoop/conf/hdfs-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>
  • 編輯 /opt/hadoop/conf/mapred-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>localhost:9001</value>
  </property>
</configuration>
  • 啟動
    $ cd /opt/hadoop
    $ source /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh
    $ hadoop namenode -format
    $ start-all.sh
    $ hadoop fs -put conf input
    $ hadoop fs -ls 
    
  • 沒有錯誤訊息則代表無誤

1.4. 安裝eclipse

  • 在此提供兩個方法來下載檔案
    • 方法一:下載 eclipse SDK 3.4.2 Classic,並且放這檔案到家目錄
    • 方法二:貼上指令
      $ cd ~
      $ wget http://ftp.cs.pu.edu.tw/pub/eclipse/eclipse/downloads/drops/R-3.4.2-200902111700/eclipse-SDK-3.4.2-linux-gtk.tar.gz
      
  • eclipse 檔已下載到家目錄後,執行下面指令:

$ cd ~
$ tar -zxvf eclipse-SDK-3.4.2-linux-gtk.tar.gz
$ sudo mv eclipse /opt
$ sudo ln -sf /opt/eclipse/eclipse /usr/local/bin/

二、 建立專案

2.1 安裝hadoop 的 eclipse plugin

  • 匯入hadoop 0.20.2 eclipse plugin

$ cd /opt/hadoop
$ sudo cp /opt/hadoop/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar /opt/eclipse/plugins
$ sudo vim /opt/eclipse/eclipse.ini
  • 可斟酌參考eclipse.ini內容(非必要)

-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.0.101.R34x_v20081125.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.gtk.linux.x86_1.0.101.R34x_v20080805
-showsplash
org.eclipse.platform
--launcher.XXMaxPermSize
512m
-vmargs
-Xms40m
-Xmx512m

2.2 開啟eclipse

  • 打開eclipse

$ eclipse &

一開始會出現問你要將工作目錄放在哪裡:在這我們用預設值


PS: 之後的說明則是在eclipse 上的介面操作


2.3 選擇視野

window -> open pers.. -> other.. -> map/reduce


設定要用 Map/Reduce? 的視野


使用 Map/Reduce? 的視野後的介面呈現


2.4 建立專案

file -> new -> project -> Map/Reduce? -> Map/Reduce? Project -> next


建立mapreduce專案(1)


建立mapreduce專案的(2)

project name-> 輸入 : icas (隨意)
use default hadoop -> Configur Hadoop install... -> 輸入: "/opt/hadoop" -> ok
Finish


2.5 設定專案

由於剛剛建立了icas這個專案,因此eclipse已經建立了新的專案,出現在左邊視窗,右鍵點選該資料夾,並選properties


Step1. 右鍵點選project的properties做細部設定


Step2. 進入專案的細部設定頁

hadoop的javadoc的設定(1) No image "Image(2-5-1.png" attached to Hadoop_Lab5

  • java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-ant.jar
  • java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-core.jar
  • java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-tools.jar
    • 以 hadoop-0.20.2-core.jar 的設定內容如下,其他依此類推

source ...-> 輸入:/opt/opt/hadoop-0.20.2/src/core
javadoc ...-> 輸入:file:/opt/hadoop/docs/api/

Step3. hadoop的javadoc的設定完後(2)

No image "Image(2-5-2.png" attached to Hadoop_Lab5


Step4. java本身的javadoc的設定(3)

  • javadoc location -> 輸入:file:/usr/lib/jvm/java-6-sun/docs/api/


設定完後回到eclipse 主視窗

2.6 連接hadoop server


Step1. 視窗右下角黃色大象圖示"Map/Reduce? Locations tag" -> 點選齒輪右邊的藍色大象圖示:


Step2. 進行eclipse 與 hadoop 間的設定(2)

Location Name -> 輸入:hadoop  (隨意)
Map/Reduce Master -> Host-> 輸入:localhost 
Map/Reduce Master -> Port-> 輸入:9001 
DFS Master -> Host-> 輸入:9000
Finish

設定完後,可以看到下方多了一隻藍色大象,左方展開資料夾也可以秀出在hdfs內的檔案結構


三、 撰寫範例程式

  • 之前在eclipse上已經開了個專案icas,因此這個目錄在:
    • /home/hadooper/workspace/icas
  • 在這個目錄內有兩個資料夾:
    • src : 用來裝程式原始碼
    • bin : 用來裝編譯後的class檔
  • 如此一來原始碼和編譯檔就不會混在一起,對之後產生jar檔會很有幫助
  • 在這我們編輯一個範例程式 : WordCount

3.1 mapper.java

  1. new

File -> new -> mapper


  1. create

source folder-> 輸入: icas/src
Package : Sample
Name -> : mapper

  1. modify

package Sample;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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

public class mapper 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);
    }
  }
}

建立mapper.java後,貼入程式碼


3.2 reducer.java

  1. new
  • File -> new -> reducer


  1. create

source folder-> 輸入: icas/src
Package : Sample
Name -> : reducer

  1. modify

package Sample;

import java.io.IOException;

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

public class reducer 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);
  }
}


3.3 WordCount.java (main function)

  1. new

建立WordCount.java,此檔用來驅動mapper 與 reducer,因此選擇 Map/Reduce? Driver


  1. create
source folder-> 輸入: icas/src
Package : Sample
Name -> : WordCount.java

  1. modify
package Sample;

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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class WordCount {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
        .getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(mapper.class);

    job.setCombinerClass(reducer.class);
    job.setReducerClass(reducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

三個檔完成後並存檔後,整個程式建立完成


  • 三個檔都存檔後,可以看到icas專案下的src,bin都有檔案產生,我們用指令來check

$ cd workspace/icas
$ ls src/Sample/
mapper.java  reducer.java  WordCount.java
$ ls bin/Sample/
mapper.class  reducer.class  WordCount.class

四、測試範例程式

  • 右鍵點選WordCount.java -> run as -> run on Hadoop

五、結論

  • 搭配eclipse ,我們可以更有效率的開發hadoop
  • hadoop 0.20 與之前的版本api以及設定都有些改變,因此hadoop 環境的設定,需要看hadoop 0.20 的quickstart; 而如何使用 hadoop 0.20 的api,則可以看 /opt/hadoop/src/example/ 裡面的程式碼來提供初步的構想

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