在本机windows下，通过eclispe连接到linux虚拟机上安装好的haoop，进行开发调试

最新推荐文章于 2021-11-19 12:38:29 发布

jszhangyili

最新推荐文章于 2021-11-19 12:38:29 发布

阅读量2.4k

点赞数

分类专栏： Hadoop

Hadoop 专栏收录该内容

9 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何在Eclipse中配置Hadoop开发环境，包括安装Hadoop插件、配置连接参数、运行WordCount程序等内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

linux上装好hadoop之后，可以等陆到linux上通过hadoop的shell命令查看hadoop的 hdfs文件系统，执行写好的mapreduce程序，但是这样会很不方便，我们通常的做法是在windows下开发程序，调试成功之后，再发布到linux上执行，这一部分就是来分享一下如何配置windows下的eclipse，可以链接到linux下的hadoop。

配置过程如下：

1、在eclipse下安装开发hadoop程序的插件

2、插件安装后，配置一下连接参数

3、写一个wordcount的程序，在eclipse里执行

4、聊聊注意事项

5、一些错误分析

一、在eclipse下安装开发hadoop程序的插件

安装这个插件很简单，在上面提到过下载hadoop0.20.2，这个下载的haoop0.20.2自带一个eclipse的插件，在hadoop目录下的 contrib\eclipse-plugin\hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar，把这个文件copy到 eclipse的eclipse\plugins目录下，然后重启就算完成安装了，这里说一下，这个hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar安装在3.2版本上是不行的，笔者亲自试验过，装上之后没反应，要必须安装在3.3以上的版本，笔者是安装到了eclipse-jee-europa-winter-win32(java开发工具).ZIP，europa 版本，这europa版本可以到网上下载，网上还有很多说IBM开发的 MapReduce tools插件,这个和haoop自带的插件用法不一样，笔者没研究那个，只是觉得haoop自带的插件挺好用。

安装成功之后的标志如图：

1、在左边的 project explorer 上头会有一个 DFS locations的标志

2、在 windows -> preferences里面会多一个hadoop map/reduce的选项，选中这个选项，然后右边，把下载的hadoop根目录选中

如果能看到以上两点说明安装成功了

二、插件安装后，配置一下连接参数

插件装完了，就可以建一个连接了，就相当于eclipse里配置一个 weblogic的连接

第一步如图所示，打开Map/Reduce Locations 视图，在右上角有个大象的标志点击

第二步，在点击大象后弹出的对话框进行进行参数的添加，如下图

location name: 这个随便填写，笔者填写的是：hadoop.

map/reduce master 这个框里

host：就是jobtracker 所在的集群机器，笔者这里是单机伪分布式，jobtracker就在这个机器上，所以填上这个机器的ip

port：就是jobtracker 的port，这里写的是9001

这两个参数就是 mapred-site.xml里面mapred.job.tracker里面的ip和port

DFS master这个框里

host：就是namenode所在的集群机器，笔者这里是单机伪分布式，namenode就在这个机器上，所以填上这个机器的ip。

port：就是namenode的port，这里写9000

这两个参数就是 core-site.xml里fs.default.name里面的ip和port（use M\R master host，这个复选框如果选上，就默认和map\reduce master 这个框里的 host一样，如果不选择，就可以自己定义输入，这里jobtracker 和namenode在一个机器上，所以是一样的，就勾选上）

username：这个是连接hadoop的用户名，因为笔者是在linux中用root用户安装的hadoop，而且没建立其他的用户，所以就用root。

下面的不用填写。

然后点击 finish按钮，此时，这个视图中就有多了一条记录，

第三步，重启eclipse，然后重启完毕之后，重新编辑刚才建立的那个连接记录，如图，第二步里面我们是填写的General，tab页，现在我们编辑advance parameters tab页。

读者可能问，为什么不在第二步里直接把这个tab页也编辑了，这是因为，新建连接的时候，这个advance paramters tab页面的一些属性显示不出来，显示不出来也就没法设置，（这个有点不好哇~~，应该显示出来，免得又重启一次，小小鄙视一下~ 哇咔咔~），必须重启一下eclipse 再进来编辑才能看到。

这里大部门属性都已经自动填写上了，读者可以看到，这里其实就是把core-defaulte.xml,hdfs-defaulte.xml,mapred-defaulte.xml里面的一些配置属性展示在这，因为我们安装hadoop的时候，还在site系列配置文件里有改动，所以这里也要弄成一样的设置。主要关注的有以下属性

fs.defualt.name:这个在General tab页已经设置了。

mapred.job.tracker:这个在General tab页也设置了。

dfs.replication:这个这里默认是3，因为我们再hdfs-site.xml里面设置成了1，所以这里也要设置成1

hadoop.tmp.dir:这个默认是/tmp/hadoop-{user.name},因为我们在ore-defaulte.xml 里hadoop.tmp.dir设置的是/usr/local/hadoop/hadooptmp，所以这里我们也改成/usr/local/hadoop/hadooptmp,其他基于这个目录属性也会自动改

hadoop.job.ugi:刚才说看不见的那个，就是这个属性，这里要填写：root,Tardis，逗号前面的是连接的hadoop的用户，逗号后面就写死Tardis。

然后点击finish,然后就连接上了，连接上的标志如图：

DFS Locations下面会有一只大象，下面会有一个文件夹(2) 这个就是 hdfs的根目录，这里就是展示的分布式文件系统的目录结构。

三、写一个wordcount的程序，在eclipse里执行

在这个eclipse里建一个map\reduce 工程，如图

叫exam，然后在这个工程下面建个java类如下

第一个,MyMap.java

     Java代码   
     
   
 package org;  
   
 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 MyMap extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {  
     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
   
     private Text word;  
   
     public void map(Object key, Text value, Context context)  
             throws IOException, InterruptedException {  
   
         String line = value.toString();  
         StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);  
         while (tokenizer.hasMoreTokens()) {  
             word = new Text();  
             word.set(tokenizer.nextToken());  
             context.write(word, one);  
         }  
     }  
 }  

第二个，MyReduce.java

     Java代码   
     
   
 package org;  
   
 import java.io.IOException;  
   
 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
 import org.apache.hadoop.io.Text;  
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
   
 public class MyReduce extends  
         Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {  
     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)  
             throws IOException, InterruptedException {  
         int sum = 0;  
         for (IntWritable val : values) {  
             sum += val.get();  
         }  
         context.write(key, new IntWritable(sum));  
     }  
 }  

第三个，MyDriver.java

     Java代码   
     
   
 package org;  
   
 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.input.TextInputFormat;  
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  
   
 public class MyDriver {  
   
       
     public static void main(String[] args) throws Exception,InterruptedException {  
         Configuration conf=new Configuration();  
           
        Job job=new Job(conf,"Hello Hadoop");  
          
        job.setJarByClass(MyDriver.class);           
         
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);      
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  
          
        job.setOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
          
        job.setMapperClass(MyMap.class);  
         job.setCombinerClass(MyReduce.class);  
         job.setReducerClass(MyReduce.class);  
           
         job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);            
         job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);          
           
         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));  
           
         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  
       // JobClient.runJob(conf);  
        job.waitForCompletion(true);  
        }  
   
 }  

这三个类都是基于最新的 hadoop0.20.0的，

注意了，这一步非常关键，笔者折腾了半天才想明白，是在windows下的一些设置，进入C:\Windows\System32\drivers\etc 目录，打开 hosts文件加入：192.168.133.128 hadoopName

ip是我linux的机器ip，hadoopName是linux的机器名，这个一定要加，不然，会出错，这里其实就是把master的ip和机器名加上了

然后设置MyDriver类的执行参数，也就是输入，输出参数，和在linux下的一样，要指定输入的文件夹，和输出的文件夹

如图：

input 就是文件存放路径，outchen就是mapReduce 之后处理的数据输出文件夹

然后run on hadoop 如图

控制台打印如下信息：

     Java代码   
     
   
 11/05/14 19:08:07 WARN conf.Configuration: DEPRECATED: hadoop-site.xml found in the classpath. Usage of hadoop-site.xml is deprecated. Instead use core-site.xml, mapred-site.xml and hdfs-site.xml to override properties of core-default.xml, mapred-default.xml and hdfs-default.xml respectively  
 11/05/14 19:08:08 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.  
 11/05/14 19:08:08 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 4  
 11/05/14 19:08:09 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201105140203_0002  
 11/05/14 19:08:10 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%  
 11/05/14 19:08:35 INFO mapred.JobClient:  map 50% reduce 0%  
 11/05/14 19:08:41 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%  
 11/05/14 19:08:53 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201105140203_0002  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient: Counters: 17  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:   Job Counters   
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=4  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=4  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=2557  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=3361  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=5260  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=1688  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=192  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=202  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Map input records=43  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=2575  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=192  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=404  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=5070  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=488  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Map output records=488  
 11/05/14 19:08:55 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=202  

说明执行成功，

去看一下，会多一个outchen目录，里面放着执行的结果，和在普通的linux上执行的一样。

四、聊聊注意事项

1、在安装hadoop的时候 core-site.xml 和 mapred.site.xml里面的 fs.defulate.name，和 mapred.job.tracker那个一定要写ip地址，不要写localhost，虽然是单机，也不能写localhost，要写本机的ip，不然eclipse连接不到。

2、masters 和 slaves文件里也要写ip，不要写localhost

五、一些错误分析

1、出现如图所示

或者执行代码的时候，控制台如下信息

      Java代码   
      
    
 11/05/08 21:41:37 WARN conf.Configuration: DEPRECATED: hadoop-site.xml found in the classpath. Usage of hadoop-site.xml is deprecated. Instead use core-site.xml, mapred-site.xml and hdfs-site.xml to override properties of core-default.xml, mapred-default.xml and hdfs-default.xml respectively  
 job new ֮ǰ-----------------------------------  
 11/05/08 21:41:40 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 0 time(s).  
 11/05/08 21:41:42 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 1 time(s).  
 11/05/08 21:41:44 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 2 time(s).  
 11/05/08 21:41:46 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 3 time(s).  
 11/05/08 21:41:48 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 4 time(s).  
 11/05/08 21:41:50 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 5 time(s).  
 11/05/08 21:41:52 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 6 time(s).  
 11/05/08 21:41:54 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 7 time(s).  
 11/05/08 21:41:56 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 8 time(s).  
 11/05/08 21:41:58 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: /192.168.133.128:9001. Already tried 9 time(s).  
 Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call to /192.168.133.128:9001 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client.wrapException(Client.java:767)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:743)  
     at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Invoker.invoke(RPC.java:220)  
     at org.apache.hadoop.mapred.$Proxy0.getProtocolVersion(Unknown Source)  
     at org.apache.hadoop.ipc.RPC.getProxy(RPC.java:359)  
     at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.createRPCProxy(JobClient.java:429)  
     at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.init(JobClient.java:423)  
     at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.<init>(JobClient.java:410)  
     at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.<init>(Job.java:50)  
     at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.<init>(Job.java:54)  
     at org.apache.hadoop.examples.WordCount.main(WordCount.java:59)  
 Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused: no further information  
     at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)  
     at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:567)  
     at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206)  
     at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:404)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:304)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$1700(Client.java:176)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:860)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:720)  
     ... 9 more  

出现以上错误的时候，原因可能有：a、hadoop没起来没有启动导致的，b、就是连接不对，看看core-site.xml 和mapred-site.xml里面的 ip 是否写成 localhost了，写成localhost是连接不到的，必须写成ip。

读者也可以看到如果连接成功那个文件夹的（2）而不是文件夹（1）

2、如果出现一下错误

      Java代码   
      
    
 11/05/14 20:08:26 WARN conf.Configuration: DEPRECATED: hadoop-site.xml found in the classpath. Usage of hadoop-site.xml is deprecated. Instead use core-site.xml, mapred-site.xml and hdfs-site.xml to override properties of core-default.xml, mapred-default.xml and hdfs-default.xml respectively  
 11/05/14 20:08:46 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.  
 Exception in thread "main" java.net.UnknownHostException: unknown host: hadoopName  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.<init>(Client.java:195)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:850)  
     at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:720)  
     at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Invoker.invoke(RPC.java:220)  
     at $Proxy1.getProtocolVersion(Unknown Source)  
     at org.apache.hadoop.ipc.RPC.getProxy(RPC.java:359)  
     at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.createRPCNamenode(DFSClient.java:106)  
     at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:207)  
     at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:170)  
     at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.initialize(DistributedFileSystem.java:82)  
     at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:1378)  
     at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:66)  
     at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:1390)  
     at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:196)  
     at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:175)  
     at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.getFs(JobClient.java:463)  
     at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.configureCommandLineOptions(JobClient.java:567)  
     at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:761)  
     at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:432)  
     at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:447)  
     at org.MyDriver.main(MyDriver.java:40)  