Hadoop中的HelloWorld程序怎么实现

本篇内容介绍了“Hadoop中的HelloWorld程序怎么实现”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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在linux平台上执行wordcount，有官方示例，相应的jar包放在hadoop-2.0.0-cdh5.5.0\share\hadoop\mapreduce1下的hadoop-examples-2.0.0-mr1-cdh5.5.0.jar（注：本人用的是CDH4.5.0版本），我们首先需要准备好数据：

echo "Hello World Hello Hadoop" > 1.txt
echo "Hello Hadoop Bye  " >2.txt

然后把数据put到HDFS里：

hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put /root/1.txt /input
hadoop fs -put /root/2.txt /input

再然后进入到jar所在的目录里“

cd hadoop-2.0.0-cdh5.5.0\share\hadoop\mapreduce1

执行命令：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.0-cdh5.5.0.jar WordCount /input /output

其中，/output是执行结果输出目录。

到此，HelloWorld就顺利执行了，你可以用hadoop fs -cat  /output/part 命令来查看结果.

接下来，我们在看看在window上的eclipse如何执行。

首先贴出代码：

public class WordCount {
    // mapper
    public static class Map extends Mapper {
        private static IntWritable one = new IntWritable(1);

        private Text word = new Text();

        @Override
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException,
                InterruptedException {
            String line = value.toString();
            StringTokenizer token = new StringTokenizer(line);
            while (token.hasMoreElements()) {
                word.set(token.nextToken());
                context.write(word, one);
            }

        };
    }

    // reduce
    public static class Reduce extends Reducer {
        protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        };
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");//这句话很重要，要不然会告你没有权限执行
        Job job = new Job(conf);
        
        String[] ioArgs = new String[] { "hdfs://192.168.1.101:7001/input",
                "hdfs://192.168.1.101:7001/output" };
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();

        job.setJarByClass(WordCount.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

    }
}

然后在eclipse上点执行即可，在执行时可能发现jvm内存不够，添加-Xmx1024M参数执行即可。

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