Eclipse中MapReduce配置、应用以及Haoop的数据类型

使用Eclipse开发工具运行MapReduce统计单词出现次数 使用Eclipse开发工具运行MapRuce统计单词出现次数生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 1.##我在这里将原先准备好的10000个单词的英语文章通过U盘移动到了Ubuntu系统中,也可以通过其它的方式,比如FTP传输或者将Ubuntu功能增强,直接拖拽进去也可。 2.##将刚才导入的英语文章文档上传到/h 阅读详情

前言: 本来计划昨天就写完这篇文章,但是由于hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件的问题,耽误了一天,具体配置hadoop-eclipse-plugin的过程可以参考下面的网站:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/hadoop-build-project-using-eclipse/,我分享一下自己在这个过程中的教训,免得大家像我一样浪费一天的时间。

hadoop2x-eclipse-plugi的下载:

要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github 上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP)。

出现的问题:

  1. 我的Ubuntu系统无法从gituhb上下载安装包,一直提示下载失败。
  2. 在Windows中下在到U盘里,然后放到Ubuntu系统中解压后发现没有了放置hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar的release文件夹。
  3. 在Windows下解压完毕,只copy其中的jar插件,在Ubuntu中直接无法打开文件。
  4. 在Ubuntu下载时出现两种文件(如下),都没用,打不开。
    在这里插入图片描述

(这就是我浪费时间的原因)

解决办法:

  1. 自行编译hadoop2.6.0的eclipse插件,参考下面网址
    https://www.cnblogs.com/myresearch/p/hadoop-eclipse-plugin-jar.html

  2. 找hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar,我就是同学给了一个他的插件,有需要可以滴滴我,可能是上面网站压缩包中文件有问题。

注意
将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件放入eclipse下的dropins文件夹下,不要按照教程放入plugins下。其余的完全可以参照教程。

WordCount实例运行

代码在上述网站中可以找到,运行结果如下:
在这里插入图片描述看到一片红也别慌,真实结果在这个文件中
在这里插入图片描述在这里插入图片描述运行可能的报错
在这里插入图片描述
解决办法: 执行下面命令,删除output文件夹
/usr/loca/hadoop/bin/hadoop fs -rm -r output

Hadoop中数据类型

1、基本数据类型
Nullwritable:当< key, value>中的key或 value为空时使用
Text:使用UTF8格式存储的文本
LongWritable:长整型数
writable:整型数
Floatwritable:浮点数
Doublewritab|e:双字节数值
ByteWritable:单字节数值
BooleanWritable:标准布尔型数值

数据类型都实现 Writable接口,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行writable -value

2、用户自定义数据类型的实现

 1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出;
 2.如果该数据需要作为主键key使用,或需要比较数值大小时,则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() 
public class Point3D implements Writable<Point3D>

{

    private float x,y,z;

    public float getX(){return x;}

    public float getY(){return y;}

    public float getZ(){return z;}

 

    public void readFields(DataInput in) throws IOException

    {

        x = in.readFloat();

        y = in.readFloat();

        z = in.readFloat();

    }

 

    public void write(DataOutput out) throws IOException

    {

         out.writeFloat(x);

         out.writeFloat(y);

         out.writeFloat(z);

    }

}

 

 

 

public class Point3D implements WritableComparable<Point3D>

{

    private float x,y,z;

    public float getX(){return x;}

    public float getY(){return y;}

    public float getZ(){return z;}

    public void readFields(DataInput in) throws IOException

    {

        x = in.readFloat();

        y = in.readFloat();

        z = in.readFloat();

    }

    public void write(DataOutput out) throws IOException

    {

         out.writeFloat(x);

         out.writeFloat(y);

         out.writeFloat(z);

    }

 

    public int CompareTo(Point3D p)

    {

        //具体实现比较当前的空间坐标点this(x,y,z)与指定的点p(x,y,z)的大小

        // 并输出: -1(小于), 0(等于), 1(大于)

    }

}
【hadoop大作业】调用MapReduce对文件中各个单词出现的次数进行统计 一、环境介绍 使用VirtualBox安装Ubuntu虚拟机。在Ubuntu中安装Hadoop和Eclipse3.8编译器。下载安装JAVA环境,下载jdk并完成Hadoop的伪分布式环境配置。在Eclipse中导入编译程序所遇到的所有需要的JAR包。启动hadoop,网站中下载 hadoop-eclipse-plugin且解压并添加进Eclipss使在Eclipse中可以成功编译运行MapReduce程序。 二、导入jar包 需要导入的jar包有 (1)“/usr/local... 阅读详情

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