Android用无线调试真机及在Eclipse的File Explorer中访问真机的Data文件夹

本文介绍如何使用adbWireless实现Android设备与Eclipse的无线连接,包括安装配置步骤、命令行操作及权限设置方法。

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要用到的软件及工具:

 

   (已搭建Android开发的Eclipse平台)

 

  1. adbWireless

  2. 终端模拟器  前提是手机已Root!!!!

 

Eclipse用无线连接Android手机进行开发

    还在用数据线连接Android进行开发吗?今天教大家用adbWireless如何进行无线连接开发调试。

 

    首先必须让手机和电脑在同一个局域网内,例如家里或者公司的无线路由器发出的无线信号,笔记本虚拟无线网络发出的无线信号也可以(笔记本当热点)。

 

  1. 先将adbWireless下载到手机并安装打开

     

 

    ​    ​按下红色按钮开启。

 

2. 图中显示的“adb connect 192.168.1.106:5555”就是手机的连接地址

 

  • 在命令行打开adb

    Win+R打开运行,输入”cmd“ 打开命令行

     

    用cd 定位到 android sdk 的paltform-tools目录

    输入手机adbWireless里显示的地址,如 ”adb connect 192.168.1.106“

             (冒号和5555端口不用输入),回车

  • 在Eclipse 查看已连接的手机

        在Eclipse--Window--Show View--Other--Android里找到Window,

         此时可以看到已连接上的手机。

 

 

  •  在Eclipse File Explorer下访问手机的Data目录

     

     

     

     

     

     在Eclipse--Window--Show View--Other--Android里找到File Explorer,会看到很多手机

                里的文件,找到Data目录,如果点击左边的小三角形打不开子目录,则要设置手机里的文件权限。

 

 

        手机下载并安装打开终端模拟器,输入”su“回车。

 

        会发现 ”$ ”变成了“#”,输入“chmod -R 777 /data/data/ ”(注意大小写) ,回车。

        没有显示错误信息则说明权限已经修改成功。

 

        这时Eclipse里的File Exploere可以访问手机里的Data了。

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在Eclipse中将项目导出为可执行JAR并在Hadoop集群中运行。首先,我要回想一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。 用户提到的引用[2]和引用[4]提到了在Eclipse中运行MapReduce程序时可能会遇到的参数问题,特别是路径错误。这说明用户可能对如何正确配置运行环境有疑问。而用户现在的问题是关于打包JAR文件并在集群上运行,这和直接在Eclipse中运行有所不同,所以需要分步骤讲解。 首先,我需要回忆Eclipse导出JAR的流程。通常是通过右键项目选择Export,然后选择JAR file,设置主类。但Hadoop的JAR需要包含依赖库吗?根据经验,通常建议将依赖打包成uber JAR(包含所有依赖),或者通过Hadoop的-classpath参数指定库路径。不过用户可能只需要基本的打包步骤,所以先指导他们导出普通的可执行JAR。 然后,在Hadoop集群上运行JAR需要使用hadoop命令,例如hadoop jar xxx.jar MainClass input output。这里需要注意主类的全限定名是否正确,以及输入输出路径是否是HDFS的路径,如引用[4]提到的路径问题,用户可能需要确保输入路径存在于HDFS中,而不是本地文件系统。 另外,引用[3]提到输出路径的问题,用户可能需要指定HDFS路径如/user/lb/output/output.dat,所以在运行命令时要正确指定路径。此外,用户可能遇到的常见错误包括类找不到(依赖问题)或输入路径不存在,需要提醒他们检查这些点。 总结步骤应该是:1. 导出JAR;2. 传输到集群;3. 使用hadoop命令运行,并处理输入输出路径。同时需要确保Hadoop配置正确,比如core-site.xml等是否指向集群的地址,而不是本地模式。 可能还需要考虑是否需要将依赖库打包进去,或者使用Hadoop提供的类路径。如果用户的项目依赖其他库,比如第三方JAR,那么导出时需要包含这些,否则会出现NoClassDefFoundError。这可能需要使用Eclipse的“Runnable JAR”导出选项,并选择“Package required libraries into generated JAR”。 另外,需要提醒用户在运行前确保HDFS中存在输入文件,可以通过hadoop fs -put命令上传,如引用[1]和引用[4]提到的文件不存在问题,避免因此导致任务失败。 最后,可能的问题包括权限问题、集群资源不足、或者JAR中的主类配置错误。需要详细说明每个步骤,确保用户能正确执行。</think>### 如何将Eclipse工程打包为JAR并在Hadoop集群运行 #### 一、导出可执行JAR文件 1. **右键项目选择导出** 在Eclipse的`Package Explorer`中右键点击项目,选择 **Export** -> **Java** -> **Runnable JAR file**。 2. **配置导出参数** - **Launch configuration**: 选择包含`main`方法的入口类(如`WordCount`) - **Export destination**: 指定JAR文件保存路径(如`WordCount.jar`) - **Library handling**: 建议选择 **Package required libraries into the generated JAR**(避免依赖缺失问题) 3. **完成导出** 点击 **Finish**,生成包含依赖的可执行JAR文件[^2][^4]。 --- #### 二、将JAR传输至Hadoop集群 通过`scp`或文件管理工具将生成的JAR文件上传到Hadoop集群主节点: ```bash scp WordCount.jar hadoop@master-node:/home/hadoop/jars/ ``` --- #### 三、在Hadoop集群运行JAR 1. **确保输入文件已上传至HDFS** ```bash hadoop fs -mkdir /input # 创建输入目录 hadoop fs -put local_data.txt /input # 上传本地文件到HDFS ``` 2. **执行MapReduce任务** 使用`hadoop jar`命令运行JAR文件,并指定输入/输出路径: ```bash hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output ``` - `WordCount.jar`: 生成的JAR文件名 - `WordCount`: 主类的全限定名(如`org.example.WordCount`) - `/input`和`/output`: HDFS路径(确保输出目录不存在)[^3][^5] --- #### 四、验证运行结果 1. **查看任务日志** 命令行会显示MapReduce任务进度和最终状态。 2. **检查输出文件** ```bash hadoop fs -ls /output # 查看输出目录 hadoop fs -cat /output/part-r-00000 # 查看统计结果 ``` --- #### 常见问题排查 1. **ClassNotFoundException** - 导出JAR时未包含依赖库 → 重新导出并选择 **Package required libraries** - 主类名错误 → 检查`hadoop jar`命令中的全限定类名 2. **输入路径不存在** - 确保输入路径在HDFS中,而非本地路径(如`file:/home/...`) → 使用`hadoop fs -ls`验证 3. **权限问题** - 检查HDFS目录权限:`hadoop fs -chmod -R 755 /input` ---
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