16. Job job = Job.getInstance(configuration); 17. job.setJarByClass(PhoneMain.class); 18. 19. job.setMapperClass(PhoneMapper.class); 20. job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 21. job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 22. 23. job.setReducerClass(PhoneReducer.class); 24. job.setOutputKeyClass(Text.class); 25. job.setOutputValueClass(Text.class); 26. 27. FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[1])); 28. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2])); 29.

时间: 2023-06-03 09:07:42 浏览: 71

Hadoop&Spark安装、环境配置、使用教程.pdf

### Hadoop & Spark 安装、环境配置及使用教程 #### 一、安装与环境配置 ##### 1. 安装前准备 - **确保Java安装**：Hadoop与Spark均依赖于Java运行，因此首先需要确保系统已安装Java (JDK 8或更高版本)。 - **操作系统要求**：Hadoop和Spark推荐在Linux环境下运行，如Ubuntu或CentOS等发行版。 ##### 2. 安装Hadoop **步骤1: 下载Hadoop** - 访问Apache官网下载Hadoop最新稳定版，例如`https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz`。 **步骤2: 配置环境变量** - 在用户的`.bashrc`或`.profile`文件中添加以下行： ``` export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` - 加载配置文件： ``` source ~/.bashrc ``` **步骤3: 配置Hadoop** - 编辑 `$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh` 文件，设置Java路径： ``` export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 ``` - 配置 `core-site.xml` 文件： ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration> ``` - 配置 `hdfs-site.xml` 文件： ```xml <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration> ``` **步骤4: 格式化HDFS并启动Hadoop** - 格式化HDFS： ``` hdfs namenode -format ``` - 启动Hadoop服务： ``` start-dfs.sh start-yarn.sh ``` ##### 3. 安装Spark **步骤1: 下载Spark** - 访问Apache官网下载Spark最新稳定版，例如`https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz`。 **步骤2: 配置环境变量** - 在用户的`.bashrc`或`.profile`文件中添加以下行： ``` export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin ``` - 加载配置文件： ``` source ~/.bashrc ``` **步骤3: 配置Spark** - 编辑 `$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh` 文件（如果不存在，则需要创建一个，可以复制模板文件`spark-env.sh.template`），添加以下行： ``` export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop ``` **测试安装** - 启动Spark Shell： ``` spark-shell ``` - 运行简单的测试代码： ```scala val data = Seq(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) distData.reduce(_ + _) ``` #### 二、使用教程 ##### 1. Hadoop基本使用 - **上传文件到HDFS**： ``` hdfs dfs -put localfile.txt /path/to/destination ``` - **查看HDFS文件**： ``` hdfs dfs -ls / ``` - **读取HDFS文件**： ``` hdfs dfs -cat /path/to/file ``` ##### 2. Spark基本使用 - **提交Spark作业**：假设你有一个Scala或Python编写的Spark应用程序 `app.py`： ``` spark-submit --class "com.example.App" --master local[2] /path/to/app.jar ``` 或者使用Python脚本： ``` spark-submit /path/to/app.py ``` #### 三、应用项目示例 ##### 1. 项目结构 - **WordCount 示例**： **WordCount.java**： ```java import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 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 WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer 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); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` **执行WordCount程序**： ``` hdfs dfs -mkdir /user/yourusername hdfs dfs -put localfile.txt /user/yourusername/ hadoop jar /path/to/wordcount.jar WordCount /user/yourusername/localfile.txt /output hdfs dfs -cat /output/* ``` 通过上述步骤，我们可以完成Hadoop与Spark的基本安装配置，并掌握它们的基本使用方法以及进行简单的数据处理示例。这些基础技能对于进一步深入学习大数据处理技术非常关键。

这是一段 Java 代码，用于设置 MapReduce 任务的 Mapper 类和 Reducer 类。其中，第 17 行设置了任务的主类。第 19 行和第 21 行设置了 Map 阶段的输出键和输出值类型。第 23 行设置了 Reduce 阶段的类。第 24 行和第 25 行设置了 Reduce 阶段的输出键和输出值类型。最后，第 27 行和第 28 行设置了任务输入路径和输出路径。请注意，以上代码未能完成并需要补充其余代码。

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