“这就是我，一个低调的作者。”
环境需求： 系统：window 10 eclipse版本：Mars Hadoop版本：2.6.0
资源需求：解压后的Hadoop-2.6.0，原压缩包自行下载：下载地址
丑话前头说：
以下的操作中，eclipse的启动均需要右键“管理员运行”！ 在创建MapReduce的Project那块需要配置log4j（级别是debug），否则打印不出一些调试的信息，从而不好找出错的原因。配置这个log4j很简单，大家可以在网上搜索一下，应该可以找得到相关的配置。
1）首先需要利用ant编译自己的Hadoop-eclipse-plugin插件，你也可以自己网上搜索下载，我不喜欢用别人的东西，所以自己编译了一把，你们也可以参考我的另一篇博文，学着自己编译——《利用Apache Ant编译Hadoop2.6.0-eclipse-plugin》
2）把编译好的Hadoop插件放到eclipse目录下的plugins下，然后重启eclipse
3）打开window–>Preferences–>Hadoop Map/Reduce设置里面的Hadoop安装目录
4）打开window–>Show View找到MapReduce Tools下的Map/Reduce Location，确定
5）然后在eclipse的主界面就可以看到Map/Reduce Location的对话框了
6）新建一个Hadoop Location，修改HDFS和yarn的主节点和端口，finish。
7）这时，在eclipse的Project Explorer中会看到HDFS的目录结构——DFS Locations
注意：可能你打开这个目录结构的时候回存在权限问题（Premission），这是因为你在Hadoop的HDFS的配置文件hdfs-site.xml中没有配置权限（默认是true，意思是不能被集群外的节点访问HDFS文件目录），我们需要在这儿配置为false，重启hdfs服务，然后刷新上述dfs目录即可：
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
8）然后我们创建一个Map/Reduce Project，创建一个wordcount程序，我把Hadoop的README.txt传到/tmp/mrchor/目录下并改名为readme，输出路径为/tmp/mrchor/out。
package com.mrchor.HadoopDev.hadoopDev;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountApp {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, WordCountApp.class.getSimpleName());
job.setJarByClass(com.mrchor.HadoopDev.hadoopDev.WordCountApp.class);
// TODO: specify a mapper
job.setMapperClass(MyMapper.class);
// TODO: specify a reducer
job.setReducerClass(MyReducer.class);
// TODO: specify output types
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
// TODO: specify input and output DIRECTORIES (not files)
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://master:8020/tmp/mrchor/readme"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://master:8020/tmp/mrchor/out"));
if (!job.waitForCompletion(true))
return;
}
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{
Text k2 = new Text();
LongWritable v2 = new LongWritable();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] split = value.toString().split(" ");
for (String word : split) {
k2.set(word);
v2.set(1);
context.write(k2, v2);
}
}
}
public static class MyReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
long sum = 0;
@Override
protected void reduce(Text k2, Iterable<LongWritable> v2s,
Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (LongWritable one : v2s) {
sum+=one.get();
}
context.write(k2, new LongWritable(sum));
}
}
}9）右键Run As–>Run on Hadoop:
A）注意：这边可能报错:
java.io.IOException: HADOOP_HOME or hadoop.home.dir are not set.
这是因为你在安装eclipse的这台机子上没有配置Hadoop的环境变量，需要配置一下：
一）右键“我的电脑”或者“此电脑”选择属性：进入到高级系统设置–>高级–>环境变量配置–>系统变量
新建一个HADOOP_HOME，配置解压后的Hadoop-2.6.0的目录
二）重启eclipse（管理员运行）
10）继续运行wordcount程序，Run on Hadoop，可能会报如下错：
Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Native Method)
at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:557)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead(FileUtil.java:977)
at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkAccessByFileMethods(DiskChecker.java:187)
at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDirAccess(DiskChecker.java:174)
at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDir(DiskChecker.java:108)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.confChanged(LocalDirAllocator.java:285)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator$AllocatorPerContext.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:344)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:150)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:131)
at org.apache.hadoop.fs.LocalDirAllocator.getLocalPathForWrite(LocalDirAllocator.java:115)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalDistributedCacheManager.setup(LocalDistributedCacheManager.java:131)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.<init>(LocalJobRunner.java:163)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner.submitJob(LocalJobRunner.java:731)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:536)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1296)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1293)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1628)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1293)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1314)
at com.mrchor.HadoopDev.hadoopDev.WordCountApp.main(WordCountApp.java:34)
通过源码查看，发现在NativeIO.java有说明——还是权限问题，可能是需要将当前电脑加入到HDFS授权的用户组：
/**
* Checks whether the current process has desired access rights on
* the given path.
*
* Longer term this native function can be substituted with JDK7
* function Files#isReadable, isWritable, isExecutable.
*
* @param path input path
* @param desiredAccess ACCESS_READ, ACCESS_WRITE or ACCESS_EXECUTE
* @return true if access is allowed
* @throws IOException I/O exception on error
*/
但是，我们这边有一个更加巧妙的办法解决这个问题——将源码中的这个文件复制到你的MapReduce的Project中，这个意思是程序在执行的时候回优先找你Project下的class作为程序的引用，而不会去引入的外部jar包中找：
11）继续运行wordcount程序，这次应该程序可以执行了，结果为：
如果得到上面这个结果，说明程序运行正确，打印出来的是MapReduce程序运行结果。我们再刷新目录，可以看到/tmp/mrchor/out目录下有两个文件——_SUCCESS和part-r-00000：
说明程序运行结果正确，此时，我们的eclipse远程调试Hadoop宣告成功！！！大家鼓掌O(∩_∩)O
