Hadoop2.x实战:Eclipse本地开发环境搭建与本地运行wordcount实例

本文详细介绍了如何在Windows上使用Eclipse进行Hadoop2.x应用程序的开发,包括环境配置、插件安装、连接参数设置,并通过WordCount实例演示了本地运行过程。在配置过程中,解决了权限、安全模式、SASL认证、winutils.exe缺失和hadoop.dll缺失等常见问题。

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         林炳文Evankaka原创作品。转载请注明出处http://blog.youkuaiyun.com/evankaka

        摘要:本文主要讲了如何在windows上通过eclipse来远程运行hadoop应用程序

hadoop版本:2.7.2

hadoop安装系统:ubuntu14.04

eclipse版本:luna

eclipse安装系统:window64

一、开发环境配置

1、windows下载源码

http://hadoop.apache.org/releases.html 下载源码如下:


解压后放在一个地方:


2、安装hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar(具体版本视你的hadoop版本而定)

下载地址:http://download.youkuaiyun.com/detail/tondayong1981/9432425

 首先把hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar(具体版本视你的hadoop版本而定)放到eclipse安装目录的plugins文件夹中,如果重新打开eclipse后看到有如下视图,则说明你的hadoop插件已经安装成功了:


其中的“hadoop installation directory”配置项用于指向你的hadoop安装目录(就是上一步的hadoop解压后的目录),在windows下你只需要把下载到的hadoop-2.7.2.tar.gz包解压到某个位置,然后指向这个位置即可。

3、配置连接参数

选择windwos->show view->others

确定后在弹出的窗口中选择map/reduce locations,然后右键New Hadoop location

 配置eclipse中的Map/Reduce Locations,如下图所示

注意,这里的linmaster指代的是linux的地址:

其对应的关系在:C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

# Copyright (c) 1993-2009 Microsoft Corp.
#
# This is a sample HOSTS file used by Microsoft TCP/IP for Windows.
#
# This file contains the mappings of IP addresses to host names. Each
# entry should be kept on an individual line. The IP address should
# be placed in the first column followed by the corresponding host name.
# The IP address and the host name should be separated by at least one
# space.
#
# Additionally, comments (such as these) may be inserted on individual
# lines or following the machine name denoted by a '#' symbol.
#
# For example:
#
#      102.54.94.97     rhino.acme.com          # source server
#       38.25.63.10     x.acme.com              # x client host

# localhost name resolution is handled within DNS itself.
#127.0.0.1       localhost
#10.75.4.22           localhost
10.75.4.25       linmaster


一定在注意,这里的地址一定要和linux上的一样

在ubuntu中输入ifconfig


其中Map/Reduce Master配置和 mapred-site.xml相关(注意linmaster指定IP地址,要在etc/hosts中配置)


DFS master配置和linux上的core-site.xml 相关(注意linmaster指定IP地址,要在etc/hosts中配置)


IP地址和名称映射配置

vi  /etc/hosts 就可以添加 了


上面全部设置好了之后。先启动hadoop。然后在Eclipse资源管理器中,点击DFS Loca

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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