2018-07-07期 Hadoop本地运行模式配置
详细来源：05-Hadoop本地运行模式配置在Windows开发环境中实现Hadoop的本地运行模式，详细步骤如下：
1、在本地安装好jdk、hadoop2.4.1，并配置好环境变量：JAVA_HOME、HADOOP_HOME、Path路径(配置好环境变量后最好重启电脑)
2、用hadoop-common-2.2.0-bin-master的bin目录替换本地hadoop2.4.1的bin目录，因为hadoop2.0版本中没有hadoop.dll和winutils.exe这两个文件。
如果缺少hadoop.dll和winutils.exe话，程序将会抛出下面异常：
java.io.IOException: Could not locate executable D:\hadoop-2.4.1\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
java.lang.Exception: java.lang.NullPointerException
所以用hadoop-common-2.2.0-bin-master的bin目录替换本地hadoop2.4.1的bin目录是必要的一个步骤。
注意：如果只是将hadoop-common-2.2.0-bin-master的bin目录中的hadoop.dll和winutils.exe这两个文件添加到hadoop2.4.1的bin目录中，也是可行的，但最好用用hadoop-common-2.2.0-bin-master的bin目录替换本地hadoop2.4.1的bin目录。
上面这两个步骤完成之后我们就可以跑程序了，从而实现Hadoop的本地运行模式：
首先输入输出路径都选择windows的文件系统：
代码如下：
代码如下：
package MapReduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;
public> {
public static String path1 = "file:///C:\\word.txt";//读取本地windows文件系统中的数据
public static String path2 = "file:///D:\\dir";
public static void main(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
if(fileSystem.exists(new Path(path2)))
{
fileSystem.delete(new Path(path2), true);
}
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(WordCount.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(path1));
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setNumReduceTasks(1);
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(path2));
job.waitForCompletion(true);
}
publicstaticclass MyMapper extends Mapper
{
protected void map(LongWritable k1, Text v1,Context context)throws IOException, InterruptedException
{
String[] splited = v1.toString().split("\t");
for (String string : splited)
{
context.write(new Text(string),new LongWritable(1L));
}
}
}
publicstatic> {
protected void reduce(Text k2, Iterable v2s,Context context)throws IOException, InterruptedException
{
long sum = 0L;
for (LongWritable v2 : v2s)
{
sum += v2.get();
}
context.write(k2,new LongWritable(sum));
}
}
}
在dos下查看运行中的java进程：
其中28568为windows中启动的eclipse进程。
接下来我们查看运行结果：
http://blog.51cto.com/2951890/C:/Users/songjq/AppData/Local/YNote/data/qq46325E443ABD3D4E2C47840A7BE321F7/da9d72f6017d4feebd0a9e8628371b44/704160721515.png
part-r-00000中的内容如下：
hello 2me1you 1
接下来输入路径选择windows本地，输出路径换成HDFS文件系统，代码如下：
package MapReduce;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.HashPartitioner;
public> {
public static String path1 = "file:///C:\\word.txt";//读取windows文件系统中的数据
public static String path2 = "hdfs://hadoop20:9000/dir";//输出到hdfs中
public static void main(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
if(fileSystem.exists(new Path(path2)))
{
fileSystem.delete(new Path(path2), true);
}
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(WordCount.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(path1));
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setNumReduceTasks(1);
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(path2));
job.waitForCompletion(true);
}
publicstaticclass MyMapper extends Mapper
{
protected void map(LongWritable k1, Text v1,Context context)throws IOException, InterruptedException
{
String[] splited = v1.toString().split("\t");
for (String string : splited)
{
context.write(new Text(string),new LongWritable(1L));
}
}
}
publicstatic> {
protected void reduce(Text k2, Iterable v2s,Context context)throws IOException, InterruptedException
{
long sum = 0L;
for (LongWritable v2 : v2s)
{
sum += v2.get();
}
context.write(k2,new LongWritable(sum));
}
}
}
程序抛出异常：
http://blog.51cto.com/2951890/C:/Users/songjq/AppData/Local/YNote/data/qq46325E443ABD3D4E2C47840A7BE321F7/0ac45502c8084e37af9782e2ac1c3168/704161032192.png
处理措施同上：
Configuration conf = new Configuration();conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop20:9000/");FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);//获取HDFS中的FileSystem实例
查看运行结果：
# hadoop fs -cat /dir/part-r-00000hello 2me 1you 1
好的，到这里hadoop的本地文件系统就讲述完了，注意一下几点：
1、file:\\ 代表本地文件系统，hdfs:// 代表hdfs分布式文件系统
2、linux下的hadoop本地运行模式很简单，但是windows下的hadoop本地运行模式需要配置相应文件。
3、MapReduce所用的文件放在哪里是没有关系的(可以放在Windows本地文件系统、可以放在Linux本地文件系统、也可以放在HDFS分布式文件系统中)，最后是通过FileSystem这个实例来获取文件的。
如有问题，欢迎留言指正！
注意：如果用户用的是Hadoop1.0版本,并且是Windows环境下实现本地运行模式，则只需设置HADOOP_HOME与PATH路径，其余不用任何设置！
--Exception: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
错误
Windows的唯一方法用于检查当前进程的请求，在给定的路径的访问权限，所以我们先给以能进行访问，我们自己先修改源代码，return true 时允许访问。我们下载对应hadoop源代码，hadoop-2.7.3-src.tar.gz解压，hadoop-2.7.3-src\hadoop-common-project\hadoop-common\src\main\java\org\apache\hadoop\io\nativeio下NativeIO.java 复制到对应的Eclipse的project
即：把红色源码进行修改
http://blog.51cto.com/2951890/C:/Users/songjq/AppData/Local/YNote/data/qq46325E443ABD3D4E2C47840A7BE321F7/a813b35bd0a7452b8a0c10a27c104950/216164924959.png
修改为返回true
http://blog.51cto.com/2951890/C:/Users/songjq/AppData/Local/YNote/data/qq46325E443ABD3D4E2C47840A7BE321F7/8543af05c78648928784372f170df2a9/216165014277.png
问题解决
处理方式：
第一步：下载hadoo2.7.3的hadoop.dll和winutils.exe.zip赋值覆盖hadoop本地bin下，同时拷贝到C:\Windows\System32下（覆盖）
第二步:项目下新建包名org.apache.hadoop.io.nativeio新建类NativeIO，接下来再次在Windows下运行eclipse中的Hadoop程序，Ok
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