Hadoop 经典案例：词频统计

于 2018-04-07 14:09:15 发布
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分类专栏： 大数据，hadoop BUPT
本文详细介绍了如何在三台虚拟机上搭建Hadoop集群，并通过具体步骤指导读者完成环境配置及免密登录设置。此外，还提供了一个简单的词频统计程序示例，包括程序代码和运行说明。

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

全文作为个人记录用。不做任何参考。

环境搭建参考：http://www.ityouknow.com/hadoop/2017/07/24/hadoop-cluster-setup.html

词频代码参考：https://blog.youkuaiyun.com/a60782885/article/details/71308256

1、环境搭建

总共选择了3台虚拟机作为本次的主角

master:192.168.21.130
slave1:192.168.21.131
slave2:192.168.21.132


1.1、首先是虚拟机的安装，物理主机是win10，虚拟机用的是Centos7，采用最小化方式安装，安装完后，有可能需要激活网卡，修改/etc/sysonfig/network-scripts/ifcfg-xxxx(我的是ifcfg-ens33)，将ONBOOT=no修改为yes，使得能够联网。如下所示：

1.2、依次安装完3台虚拟机后，再修改主机的名字，依次为 master、slave1、slave2。修改文件/etc/sysconfig/network,在master机器中加入：HOSTNAME=master，其他机器中依次加入 HOSTNAME=slave1，HOSTNAME=slave2.

1.3、修改三台机器的hosts 加入下面这段话（具体ip视自己的机子而定）：

1.4、软件的安装，首先是jdk的安装。

http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u161-b12/2f38c3b165be4555a1fa6e98c45e0808/jdk-8u161-linux-x64.tar.gz
wget  http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u161-b12/2f38c3b165be4555a1fa6e98c45e0808/jdk-8u161-linux-x64.tar.gz
tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz
mv jdk-8u151-linux-x64 jdk180161
修改环境变量：
export JAVA_HOME=/root/jdk180161
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
source /etc/profile

1.5、免密登陆

免密登陆的思想：

A机器能够免密登陆B机器。

首先在A机器上生成密钥：

ssh-keygen -t rsa

然后将密钥拷贝到B机器的authorized_keys中，就可以了。

这里以master远程免密登陆slave1为例。

①、登陆master，执行 ssh-keygen -t rsa ，可以一路回车。

②、登陆slave1，执行 scp root@master:~/.ssh/id_rsa.pub  /root/

③、在slave1上，执行 cat /root/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys。

（如果失败，执行一下 chmod 600 .ssh/authorized_keys)

④、在master上测试 ssh slave1，能够登陆则成功。

然后依次配置三台机器之间的免密登陆和本机的免密登陆（例如在master 中执行 ssh master，可以登陆）

1.6 Hadoop配置

依次在3台机器上执行。
wget  http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.5/hadoop-2.7.5.tar.gz
tar -zxvf  hadoop-2.7.5.tar.gz
修改环境变量：
export HADOOP_HOME=/root/hadoop-2.7.5
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

依次修改 hadoop的配置文件，在hadoop的安装目录下的/etc/hadoop中。

一共有4个文件修改：
①、core-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/root/hadoop-2.7.5/tmp</value><!--修改为自己hadoop的安装目录下的tmp-->
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value><!--这里的master名字和主节点名字一样，如果主节点不叫master，就换掉-->
    </property>
</configuration>
②、hdfs-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value><!--根据实际情况定-->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/root/hadoop-2.7.5/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <value>/root/hadoop-2.7.5/hdfs/data</value>
    </property>
</configuration>
③、拷贝mapred-site.xml.template为mapred-site.xml
<configuration>
  <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
  </property>
   <property>
      <name>mapred.job.tracker</name>
      <value>http://master:9001</value>
  </property>
</configuration>
④、yarn-site.xml
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
</configuration>
接下来是2个比较重要的更改，在三台机器上
vi /root/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/masters
添加 master
在master主机（master特有）
vi /root/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/slaves
## 添加
slave1
slave2

1.7 Hadoop启动

1.7.1  格式化HDFS文件系统

bin/hadoop namenode -format（hadoop目录下执行）

1.7.2 启动hadoop

sbin/start-all.sh

1.8、可能出现的问题

JAVA_HOME is not set and could not be found

vi /root/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/hadoop-env.sh
## 配置项
export JAVA_HOME=你的jdk路径

1.9、词频程序

程序很简单。一步带过。
maven建立quick-start工程。
pom.xml 

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>cn.edu.bupt.wcy</groupId>
  <artifactId>wordcount</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>

  <name>wordcount</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.7.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.1</version>
        </dependency>
  </dependencies>
</project>
3个java代码，mapper、reducer、runner主类：
mapper：
package cn.edu.bupt.wcy.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;


public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{

	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		// TODO Auto-generated method stub
		//super.map(key, value, context);
		//String[] words = StringUtils.split(value.toString());
		  String[] words = StringUtils.split(value.toString(), " ");
		for(String word:words)
		{
			  context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
			
		}
		
		
	}
	
}

reducer：
package cn.edu.bupt.wcy.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
	
	@Override
	protected void reduce(Text arg0, Iterable<LongWritable> arg1,
			Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
		// TODO Auto-generated method stub
		//super.reduce(arg0, arg1, arg2);
		int sum=0;
		for(LongWritable num:arg1)
		{
			sum += num.get();
			
		}
		context.write(arg0,new LongWritable(sum));
		
		
	}
}

runner：
package cn.edu.bupt.wcy.wordcount;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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 WordCountRunner {

	public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf = new Configuration();  
	    Job job = new Job(conf);  
	    job.setJarByClass(WordCountRunner.class);  
	    job.setJobName("wordcount");  
	    job.setOutputKeyClass(Text.class);  
	    job.setOutputValueClass(LongWritable.class);  
	    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);  
	    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);  
	    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  
	    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  
	    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[1]));  
	    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2]));  
	    job.waitForCompletion(true);  
	}
	
}

打包成jar包后，放到集群上运行。
先在集群上新建一个文件夹：
hdfs dfs -mkdir /input_wordcount
再放入单词文件，比如：
hello world 
I like playing basketball
hello java
。。。
运行hadoop jar WordCount.jar（jar包） WordCountRunner(主类) /input_wordcount /output_wordcount
运行完成后，查看：
hdfs dfs -ls /output_wordcount。已经生成了结果，在cat一下查看内容即可。
















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