hadoop 0.20 程式開發

hadoop 0.20 程式開發

eclipse plugin + Makefile

零. 前言 ¶

• 開發hadoop 需要用到許多的物件導向語法，包括繼承關係、介面類別，而且需要匯入正確的classpath，否則寫hadoop程式只是打字練習...
• 用類 vim 來處理這種複雜的程式，有可能會變成一場惡夢，因此用eclipse開發，搭配mapreduce-plugin會事半功倍。
• 若繼承練習一的系統，可以直接跳到二、 建立專案 開始

0.1 環境說明 ¶

• ubuntu 8.10
• sun-java-6
• eclipse 3.3.2
• hadoop 0.20.2

0.2 目錄說明 ¶

• 使用者：waue
• 使用者家目錄： /home/hadooper
• 專案目錄 ： /home/hadooper/workspace
• hadoop目錄： /opt/hadoop

一、安裝 ¶

安裝的部份沒必要都一模一樣，僅提供參考，反正只要安裝好java , hadoop , eclipse，並清楚自己的路徑就可以了

1.1. 安裝java ¶

首先安裝java 基本套件

$ sudo apt-get install java-common sun-java6-bin sun-java6-jdk sun-java6-jre

1.1.1. 安裝sun-java6-doc ¶

 

1 將javadoc (jdk-6u10-docs.zip) 下載下來 下載點

 

2 下載完後將檔案放在 /tmp/ 下

3 執行

 

$ sudo apt-get install sun-java6-doc

1.2. ssh 安裝設定 ¶

$ apt-get install ssh 
$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ ssh localhost

執行ssh localhost 沒有出現詢問密碼的訊息則無誤

1.3. 安裝hadoop ¶

安裝hadoop0.20到/opt/並取目錄名為hadoop

$ cd ~
$ wget http://apache.ntu.edu.tw/hadoop/core/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2.tar.gz
$ tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz
$ sudo mv hadoop-0.20.2 /opt/
$ sudo chown -R waue:waue /opt/hadoop-0.20.2
$ sudo ln -sf /opt/hadoop-0.20.2 /opt/hadoop

• 編輯 /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh

export 
JAVA_HOME
=
/usr/lib/jvm/java-6-sun
export 
HADOOP_HOME
=
/opt/hadoop
export 
PATH
=
$PATH
:/opt/hadoop/bin

• 編輯 /opt/hadoop/conf/core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/tmp/hadoop/hadoop-${
user
.name
}
</value>
  </property>
</configuration>

• 編輯 /opt/hadoop/conf/hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

• 編輯 /opt/hadoop/conf/mapred-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>localhost:9001</value>
  </property>
</configuration>

• 啟動

  $ cd /opt/hadoop
  $ source /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh
  $ hadoop namenode -format
  $ start-all.sh
  $ hadoop fs -put conf input
  $ hadoop fs -ls 
  

• 沒有錯誤訊息則代表無誤

1.4. 安裝eclipse ¶

 

• 在此提供兩個方法來下載檔案
  • 方法一：下載 eclipse SDK 3.4.2 Classic ，並且放這檔案到家目錄
  • 方法二：貼上指令

    $ cd ~
    $ wget http://ftp.cs.pu.edu.tw/pub/eclipse/eclipse/downloads/drops/R-3.4.2-200902111700/eclipse-SDK-3.4.2-linux-gtk.tar.gz
    

• eclipse 檔已下載到家目錄後，執行下面指令：

 

$ cd ~
$ tar -zxvf eclipse-SDK-3.4.2-linux-gtk.tar.gz
$ sudo mv eclipse /opt
$ sudo ln -sf /opt/eclipse/eclipse /usr/local/bin/

二、 建立專案 ¶

2.1 安裝hadoop 的 eclipse plugin ¶

• 匯入hadoop 0.20.2 eclipse plugin

 

$ cd /opt/hadoop
$ sudo cp /opt/hadoop/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar /opt/eclipse/plugins

$ sudo vim /opt/eclipse/eclipse.ini

• 可斟酌參考eclipse.ini內容（非必要）

 

-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.0.101.R34x_v20081125.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.gtk.linux.x86_1.0.101.R34x_v20080805
-showsplash
org.eclipse.platform
--launcher.XXMaxPermSize
512m
-vmargs
-Xms40m
-Xmx512m

2.2 開啟eclipse ¶

• 打開eclipse

 

$ eclipse &

一開始會出現問你要將工作目錄放在哪裡：在這我們用預設值

---

PS: 之後的說明則是在eclipse 上的介面操作

---

2.3 選擇視野 ¶

window ->

open pers.. ->

other.. ->

map/reduce

---

設定要用 Map/Reduce 的視野

---

使用 Map/Reduce 的視野後的介面呈現

---

2.4 建立專案 ¶

file ->

new ->

project ->

Map/Reduce ->

Map/Reduce Project ->

next

---

建立mapreduce專案(1)

---

建立mapreduce專案的(2)

project name-> 輸入 : icas (
隨意)

use default hadoop -> Configur Hadoop install... -> 輸入： "/opt/hadoop"
 -> ok
Finish

---

2.5 設定專案 ¶

由於剛剛建立了icas這個專案，因此eclipse已經建立了新的專案，出現在左邊視窗，右鍵點選該資料夾，並選properties

---

Step1. 右鍵點選project的properties做細部設定

---

Step2. 進入專案的細部設定頁

hadoop的javadoc的設定(1)

• java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-ant.jar
• java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-core.jar
• java Build Path -> Libraries -> hadoop-0.20.2-tools.jar
  • 以 hadoop-0.20.2-core.jar 的設定內容如下，其他依此類推

 

source
 ...-> 輸入：/opt/hadoop/src/core
javadoc ...-> 輸入：file:/opt/hadoop/docs/api/

---

Step3. hadoop的javadoc的設定完後(2)

---

Step4. java本身的javadoc的設定(3)

 

• javadoc location -> 輸入：file:/usr/lib/jvm/java-6-sun/docs/api/

---

設定完後回到eclipse 主視窗

2.6 連接hadoop server ¶

---

Step1. 視窗右下角黃色大象圖示"Map/Reduce Locations tag" -> 點選齒輪右邊的藍色大象圖示：

---

Step2. 進行eclipse 與 hadoop 間的設定(2)

Location Name -> 輸入：hadoop  (
隨意)

Map/Reduce Master -> Host-> 輸入：localhost 
Map/Reduce Master -> Port-> 輸入：9001 
DFS Master -> Host-> 輸入：9000
Finish

---

設定完後，可以看到下方多了一隻藍色大象，左方展開資料夾也可以秀出在hdfs內的檔案結構

---

三、 撰寫範例程式 ¶

• 之前在eclipse上已經開了個專案icas，因此這個目錄在：
  • /home/hadooper/workspace/icas
• 在這個目錄內有兩個資料夾：
  • src ： 用來裝程式原始碼
  • bin ： 用來裝編譯後的class檔
• 如此一來原始碼和編譯檔就不會混在一起，對之後產生jar檔會很有幫助
• 在這我們編輯一個範例程式 : WordCount

3.1 mapper.java ¶

 

1. new

 

File ->

new ->

mapper

---

1. create

source 
folder-> 輸入： icas/src
Package : Sample
Name -> : mapper

---

1. modify

 

package
 Sample;


import
 java.io.IOException
;

import
 java.util.StringTokenizer
;


import
 org.apache.hadoop.io.IntWritable
;

import
 org.apache.hadoop.io.Text
;

import
 org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
;


public
 class
 mapper
 extends
 Mapper<
Object,
 Text,
 Text,
 IntWritable>
 {


  private
 final
 static
 IntWritable one =
 new
 IntWritable(
1
);

  private
 Text word =
 new
 Text();


  public
 void
 map
(
Object key,
 Text value,
 Context context)

      throws
 IOException,
 InterruptedException {

    StringTokenizer itr =
 new
 StringTokenizer(
value.
toString
());

    while
 (
itr.
hasMoreTokens
())
 {

      word.
set
(
itr.
nextToken
());

      context.
write
(
word,
 one);

    }

  }

}

建立mapper.java後，貼入程式碼

---

3.2 reducer.java ¶

1. new

• File -> new -> reducer

---

1. create

source 
folder-> 輸入： icas/src
Package : Sample
Name -> : reducer

---

1. modify

 

package
 Sample;


import
 java.io.IOException
;


import
 org.apache.hadoop.io.IntWritable
;

import
 org.apache.hadoop.io.Text
;

import
 org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer
;


public
 class
 reducer
 extends
 Reducer<
Text,
 IntWritable,
 Text,
 IntWritable>
 {

  private
 IntWritable result =
 new
 IntWritable();


  public
 void
 reduce
(
Text key,
 Iterable<
IntWritable>
 values,
 Context context)

      throws
 IOException,
 InterruptedException {

    int
 sum =
 0
;

    for
 (
IntWritable val :
 values)
 {

      sum +=
 val.
get
();

    }

    result.
set
(
sum);

    context.
write
(
key,
 result);

  }

}

• File -> new -> Map/Reduce Driver

---

3.3 WordCount .java (main function) ¶

1. new

建立WordCount.java，此檔用來驅動mapper 與 reducer，因此選擇 Map/Reduce Driver

---

1. create

source 
folder-> 輸入： icas/src
Package : Sample
Name -> : WordCount.java

---

1. modify

package
 Sample;


import
 org.apache.hadoop.conf.Configuration
;

import
 org.apache.hadoop.fs.Path
;

import
 org.apache.hadoop.io.IntWritable
;

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.output.FileOutputFormat
;

import
 org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser
;


public
 class
 WordCount
 {


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

    Configuration conf =
 new
 Configuration();

    String[]
 otherArgs =
 new
 GenericOptionsParser(
conf,
 args)

        .
getRemainingArgs
();

    if
 (
otherArgs.
length
 !=
 2
)
 {

      System.
err
.
println
(
"Usage: wordcount <in> <out>"
);

      System.
exit
(
2
);

    }

    Job job =
 new
 Job(
conf,
 "word count"
);

    job.
setJarByClass
(
WordCount.
class
);

    job.
setMapperClass
(
mapper.
class
);


    job.
setCombinerClass
(
reducer.
class
);

    job.
setReducerClass
(
reducer.
class
);

    job.
setOutputKeyClass
(
Text.
class
);

    job.
setOutputValueClass
(
IntWritable.
class
);

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

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

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

  }

}

三個檔完成後並存檔後，整個程式建立完成

---

• 三個檔都存檔後，可以看到icas專案下的src，bin都有檔案產生，我們用指令來check

 

$ cd workspace/icas
$ ls src/Sample/
mapper.java  reducer.java  WordCount.java
$ ls bin/Sample/
mapper.class  reducer.class  WordCount.class

四、測試範例程式 ¶

 

• 右鍵點選WordCount.java -> run as -> run on Hadoop

 

五、結論 ¶

• 搭配eclipse ，我們可以更有效率的開發hadoop
• hadoop 0.20 與之前的版本api以及設定都有些改變，因此hadoop 環境的設定，需要看hadoop 0.20 的quickstart ； 而如何使用 hadoop 0.20 的api，則可以看 /opt/hadoop/src/example/ 裡面的程式碼來提供初步的構想