hadoop eclipse 插件 安装

本文提供了一套详尽的步骤,指导如何在Ubuntu环境下将Hadoop与Eclipse插件成功整合,确保版本兼容性并顺利配置环境,以便进行MapReduce程序的开发。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

注:以下指南均在ubuntu下,如果你是win+cygywin模式,可能有差别(没研究不多说),仅供参考,如有误人之处还望指正

            别看区区一个插件,还真是复杂,光是版本问题就捣鼓了好长时间,网上也没有成熟的案例都在讨论+询问,我这现在捣鼓明白了,跟大家分享一下:

1. 保证eclipse是3.3版本。eclipse 要用3.3.*版本(Yahoo指定版本),因为其他的版本不一定支持;
   保证hadoop版本是0.20.2,其他版本有可能会出现和eclipse plugin不兼容的情况,比如无法点击'New Map/Reduce Location',或者窗口左侧试图的'Project Explorer'里没有出现'DFS Location'等。

    第一点很重要,如果你eclipse或者hadoop版本不符合上面的,而又捣鼓不明白,不妨先换成上面的版本,试一下哈

2. 到/usr/local/hadoop/contrib/eclipse-plugin目录下,拷贝hadoop eclipse插件hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar到eclipse安装目录的plugins文件夹下

   hadoop的eclipse插件不用去网上下,在hadoop发布的包里就有,而且都是跟这发布的版本走的,很方便

3. 启动eclipse, 到‘Windows’ -> ‘Preference’ -> 'Hadoop Map/Reduce',配置Hadoop Installation Directory,本例为/usr/local/hadoop

 


4. 在'Windows' -> 'Open Perspective' -> 'Other'里,选择蓝大象'Map/Reduce'


5. 在'Windows' -> 'Show View' -> 'Other'里,选择'MapReduce Tool' -> 'Map/Reduce Location'

6. 在窗口下方出现的黄大象'Map/Reduce Location'空白处,右击选择'New Map/Reduce Location'


7. 在弹出来的对话框里,根据core-site.xml 和 mapred-site.xml里的端口,进行填写:
    其中Location name 任意


8. 在窗口左侧试图的'Project Explorer'里,点击'DFS Location',就会出现HDFS的目录级


PS:
1.如果你之前装过其他版本的hadoop,或者eclipse,按照此教程又重新装了一遍,没关系,按照此教程,只要记得在打开eclipse选择workspace的时候,不要选择以前创建过的eclipse文件夹,结果就会跟教程里预期的一样,不会出现异常。

2. 要想在第8步中的'DFS Location'下出现HDFS目录级,Ubuntu的登录用户必须对hadoop有权限(比如我的系统有两个用户,一个自己用的,一个为hadoop专门建的。那么登录操作系统时,直接用hadoop用户登录,同时eclipse软件对hadoop也是可操作的才行)

 3. 如果想在eclipse里直接运行你的mapreduce程序,请参考http://hi.baidu.com/liangkejia_jaja/blog/item/09701a31e8aa1759ac4b5f57.html


转载请注明:http://hi.baidu.com/liangkejia_jaja/blog/item/55c04980fe3ef28af703a650.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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