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\ 0 Comments

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.rar

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

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<property>

<name>dfs.permissions</name>

<value>false</value>

</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：

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package yjmyzz;

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;

import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

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();

String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

if (otherArgs.length < 2) {

System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");

System.exit(2);

}

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);

for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));

}

FileOutputFormat.setOutputPath(job,

new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

然后再放一个log4j.properties，内容如下：（为了方便运行起来后，查看各种输出）

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log4j.rootLogger=INFO, stdout

#log4j.logger.org.springframework=INFO

#log4j.logger.org.apache.activemq=INFO

#log4j.logger.org.apache.activemq.spring=WARN

#log4j.logger.org.apache.activemq.store.journal=INFO

#log4j.logger.org.activeio.journal=INFO

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender

log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} | %-5.5p | %-16.16t | %-32.32c{1} | %-32.32C %4L | %m%n

最终的目录结构如下：

然后可以Run了，当然是不会成功的，因为没给WordCount输入参数，参考下图：

1.5 设置运行参数

因为WordCount是输入一个文件用于统计单词字，然后输出到另一个文件夹下，所以给二个参数，参考上图，在Program arguments里，输入

hdfs://172.28.20.xxx:9000/jimmy/input/README.txt
hdfs://172.28.20.xxx:9000/jimmy/output/

大家参考这个改一下(主要是把IP换成自己虚拟机里的IP)，注意的是，如果input/READM.txt文件没有，请先手动上传，然后/output/ 必须是不存在的，否则程序运行到最后，发现目标目录存在，也会报错，这个弄完后，可以在适当的位置打个断点，终于可以调试了：

三、intellij idea 远程调试hadoop

3.1 创建一个maven的WordCount项目

pom文件如下：

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<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>yjmyzz</groupId>

<artifactId>mapreduce-helloworld</artifactId>

<version>1.0-SNAPSHOT</version>

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.apache.hadoop</groupId>

<artifactId>hadoop-common</artifactId>

<version>2.6.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.hadoop</groupId>

<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>

<version>2.6.0</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>commons-cli</groupId>

<artifactId>commons-cli</artifactId>

<version>1.2</version>

</dependency>

</dependencies>

<build>

<finalName>${project.artifactId}</finalName>

</build>

</project>

项目结构如下：

项目上右击-》Open Module Settings 或按F12，打开模块属性

添加依赖的Libary引用

然后把$HADOOP_HOME下的对应包全导进来

导入的libary可以起个名称，比如hadoop2.6

3.2 设置运行参数

注意二个地方：

1是Program aguments，这里跟eclipes类似的做法，指定输入文件和输出文件夹

2是Working Directory，即工作目录，指定为$HADOOP_HOME所在目录

然后就可以调试了

intellij下唯一不爽的，由于没有类似eclipse的hadoop插件，每次运行完wordcount，下次再要运行时，只能手动命令行删除output目录，再行调试。为了解决这个问题，可以将WordCount代码改进一下，在运行前先删除output目录，见下面的代码：

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package yjmyzz;

import java.io.IOException;

import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

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 org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

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);

}

}

/**

* 删除指定目录

*

* @param conf

* @param dirPath

* @throws IOException

*/

private static void deleteDir(Configuration conf, String dirPath) throws IOException {

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

Path targetPath = new Path(dirPath);

if (fs.exists(targetPath)) {

boolean delResult = fs.delete(targetPath, true);

if (delResult) {

System.out.println(targetPath + " has been deleted sucessfullly.");

} else {

System.out.println(targetPath + " deletion failed.");

}

}

}

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> [<in>...] <out>");

System.exit(2);

}

//先删除output目录

deleteDir(conf, otherArgs[otherArgs.length - 1]);

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);

for (int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));

}

FileOutputFormat.setOutputPath(job,

new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

但是光这样还不够，在IDE环境中运行时，IDE需要知道去连哪一个hdfs实例（就好象在db开发中，需要在配置xml中指定DataSource一样的道理），将$HADOOP_HOME\etc\hadoop下的core-site.xml，复制到resouces目录下，类似下面这样：

里面的内容如下：

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://172.28.20.***:9000</value>

</property>

</configuration>

上面的IP换成虚拟机里的IP即可。

原文链接：http://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/how-to-remote-debug-hadoop-with-eclipse-and-intellij-idea.html

本文链接：https://my.lmcjl.com/post/12945.html

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