idea连接虚拟机hadoop

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笔者鼓弄了两个星期,终于把所有有关hadoop的环境配置好了,一是虚拟机上的完全分布式集群,但是为了平时写代码的方便,则在windows上也配置了hadoop的伪分布式集群,同时在IDEA上就可以编写代码,同时在windows环境下进行运行。(如果不配置windows下的伪分布式集群,则在IDEA上编写的代码无法在windows平台下运行)。笔者在网络上找了很多有关windows下使用idea搭建hadoop开发环境的中文教程都不太全,最后使用国外的英文教程配置成功,因此这里整理一下,方便大家使用。

 

我的开发环境如下:

  1.Windows10

  2.Java 8 

  3.VMware-workstation-pro

 

1.Hadoop在windows当中的安装

首先在Windows系统里打开浏览器,下载hadoop的安装包(二进制文件):http://hadoop.apache.org/releases.html

打开网址,我们会发现这样的界面:
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 由于hadoop在开发当中我们常常使用了2.x版本的,因此这里我们这里下载2.10.1版本的。如果你想使用其他版本的进行下载,那么在下载之前需要检查以下maven仓库里是否有相应版本所对应的版本,不然在使用IDEA进行开发的时候,则无法运行。我们打开网址:https://mvnrepository.com/

在其中搜索hadoop.则会出现以下的界面:

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 鼠标往下滑动,发现果然!2.10.1的版本出现了!因此我们可以使用找个版本的hadoop,因为在maven仓库里是可以找到的,这样就不会出现无法编程调用hadoop的问题:

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2.将下载的文件进行解压

我们下载之后的文件二进制文件后缀名为tar.gz,你可以来到你下载的地方,使用windows下的压缩包软件直接进行解压,我使用的是2345压缩软件进行的解压。有些教程让我们必须在windows下模拟的linux环境下(MinGW)才能够解压,其实完全不用,就把tar.gz当作普通的压缩文件就好了,解压之后将文件夹更名为hadoop。

3.设置环境变量

  1. 一方面是要设置好Java的环境变量
  2. 另一方面是要设置好刚刚下载的Hadoop的环境变量

我们在环境变量处分别设置JAVA_HOME和HADOOP_HOME(目的是为了hadoop在运行的时候能够找到自己和java的地方在哪儿):

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 然后在Path里添加JAVA和hadoop的二进制文件夹,bin文件夹,目的是我们这样就可以使用cmd对java和haodoop进行操作:

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 4.验证环境变量的配置

打开你的cmd,输入以下命令,出现我这样的输出说明配置环境变量成功:

C:Userslenovo>hadoop -version java version "1.8.0_162" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_162-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.162-b12, mixed mode)

5.HDFS的配置

接下来就是配置HDFS的文件,进行伪分布式集群以适应你的计算机。(备注:伪分布式集群也是分布式集群,可以起动分布式计算的效果)

我们来到之前解压的hadoop文件夹下,打开etc/hadoop文件夹,发现里面有很多文件:

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 现在我们的任务就是修改这些文件当中的代码,务必修改,不然根本无法运行hadoop!!

6.修改 hadoop-env.cmd

打开这个文件,在找个文件当中的末尾添加上:

set HADOOP_PREFIX=%HADOOP_HOME% set HADOOP_CONF_DIR=%HADOOP_PREFIX%etchadoop set YARN_CONF_DIR=%HADOOP_CONF_DIR% idea连接虚拟机hadoopset PATH=%PATH%;%HADOOP_PREFIX%bin

7.修改core-site.xml

将configuration处更改为:

<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://0.0.0.0:9000</value> </property> </configuration>

8.hdfs-site.xml

将configuration处更改为如下所示,其中

file:///F:/DataAnalytics/dfs/namespace_logs
file:///F:/DataAnalytics/dfs/data

这两个文件夹一定需要是已经存在的文件夹,你可以在你的hadoop文件夹下随意创建两个文件夹,然后将下面的这两个文件夹的绝对路径替换成你的文件夹,这里我也是创建了两个新的文件夹,hadoop的下载文件夹里本身是没有的。

<configuration>
   <property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>1</value>
   </property>
   <property>
     <name>dfs.name.dir</name>
     <value>file:///F:/DataAnalytics/dfs/namespace_logs</value>
   </property>
   <property>
     <name>dfs.data.dir</name>
     <value>file:///F:/DataAnalytics/dfs/data</value>
   </property> </configuration>

9. mapred-site.xml

将下方的%USERNAME%替换成你windows的用户名!!!这个十分重要,不要直接复制!!!

<configuration> <property> <name>mapreduce.job.user.name</name> <value>%USERNAME%</value> </property> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>yarn.apps.stagingDir</name> <value>/user/%USERNAME%/staging</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobtracker.address</name> <value>local</value> </property> </configuration>

10.yarn-site.xml

修改为如下所示:

<configuration> <property> <name>yarn.server.resourcemanager.address</name> <value>0.0.0.0:8020</value> </property> <property> <name>yarn.server.resourcemanager.application.expiry.interval</name> <value>60000</value> </property> <property> <name>yarn.server.nodemanager.address</name> <value>0.0.0.0:45454</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.server.nodemanager.remote-app-log-dir</name> <value>/app-logs</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name> <value>/dep/logs/userlogs</value> </property> <property> <name>yarn.server.mapreduce-appmanager.attempt-listener.bindAddress</name> <value>0.0.0.0</value> </property> <property> <name>yarn.server.mapreduce-appmanager.client-service.bindAddress</name> <value>0.0.0.0</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>-1</value> </property> <property> <name>yarn.application.classpath</name> <value>%HADOOP_CONF_DIR%,%HADOOP_COMMON_HOME%/share/hadoop/common/*,%HADOOP_COMMON_HOME%/share/hadoop/common/lib/*,%HADOOP_HDFS_HOME%/share/hadoop/hdfs/*,%HADOOP_HDFS_HOME%/share/hadoop/hdfs/lib/*,%HADOOP_MAPRED_HOME%/share/hadoop/mapreduce/*,%HADOOP_MAPRED_HOME%/share/hadoop/mapreduce/lib/*,%HADOOP_YARN_HOME%/share/hadoop/yarn/*,%HADOOP_YARN_HOME%/share/hadoop/yarn/lib/*</value> </property> </configuration>

11.初始化环境变量

在windows下的cmd,输入cmd的命令,用于初始化环境变量。hadoop-env.cmd后缀为cmd,说明是cmd下可执行的文件:

%HADOOP_HOME%etchadoophadoop-env.cmd

12.格式化文件系统(File System)

这个命令在整个hadoop的配置环境和之后的使用当中务必仅使用一次!!!!不然的话后续会导致hadoop日志损坏,NameNode无法开启,整个hadoop就挂了!

将如下的命令输入到cmd当中进行格式化:

hadoop namenode -format

输出:

2018-02-18 21:29:41,501 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP--172.24.144.1-95 2018-02-18 21:29:41,817 INFO common.Storage: Storage directory F:DataAnalyticsdfs amespace_logs has been successfully formatted. 2018-02-18 21:29:41,826 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file F:DataAnalyticsdfs amespace_logscurrentfsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression 2018-02-18 21:29:41,934 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file F:DataAnalyticsdfs amespace_logscurrentfsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 390 bytes saved in 0 seconds. 2018-02-18 21:29:41,969 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0

13.向hadoop文件当中注入winutills文件

由于windows下想要开启集群,会有一定的bug,因此我们去网站:https://github.com/steveloughran/winutils

下载对应版本的winutils.exe文件。打开这个Github仓库后如下所示:
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 我们打开hadoop2.8.3/bin,选择其中的winutils.exe文件进行下载,然后将下载的这个文件放入到本地的hadoop/bin文件当中。不然的话,你打开一会儿你的伪分布式集群,马上hadoop就会自动关闭,缺少这两个文件的话。

我本地的bin文件最终如下所示:
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 14.开启hadoop集群

下面就是最激动人心的开启hadoop集群了!!!!我们在cmd当中输入:

C:Userslenovo>%HADOOP_HOME%/sbin/start-all.cmd This script is Deprecated. Instead use start-dfs.cmd and start-yarn.cmd starting yarn daemons

这样就会跳出来很多黑色的窗口,如下所示:

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 然后可以使用JPS工具查看目前开启的node有哪些,如果出现namenode,datanode的话说明集群基本上就成功了。如下所示:

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 15.打开本地浏览器进行验证

我们在浏览器输入localhost:50070,如果能够打开这样的网页,说明hadoop已经成功开启:

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接下来就可以开始IDEA的配置了

16.创建MAVEN项目工程

打开IDEA之后,里面的参数和项目工程名称随便写,等待工程创建完毕即可。然后我们编辑pom.xml文件,如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <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>com.atguigu</groupId> <artifactId>hdfs1205</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.10.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.10.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>2.10.1</version> </dependency> </dependencies> </project>

因为我使用了2.10.1版本,因此导入的包均为2.10.1,除了log4j,这个是固定的2.8.2版本的。

然后我箭头指向的同步maven仓库,如下所示:

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 同步完成之后,IDEA左边的external libararies处就会显示大量的有关hadoop的jar包,如下所示:

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 这样就说明我们导入maven仓库成功了。

17.编写代码

现在我们开始编写代码,在开启hadoop伪分布式集群之后,代码才可以运行哦!

代码如下所示:

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import java.net.URI; public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://127.0.0.1:9000"), new Configuration()); FileStatus[] files = fs.listStatus(new Path("/")); for (FileStatus f : files) { System.out.println(f); } System.out.println("Compile Over"); } }

这段代码的含义是遍历hadoop文件系统(HDFS)下的root下所有文件的状态,并输出,由于我目前并没有在HDFS下put了任何文件,因此不会有输出,出现这样的输出,说明代码代码运行成功:

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 exit code 0,返回code为0说明运行成功!

小编写这篇文章也挺辛苦的,觉得有用的朋友不要忘记下方的“推荐”和点赞哟!

今天的文章
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