hadoop的java编译

A. 如何部署hadoop分布式文件系统

一、实战环境
系统版本：CentOS 5.8x86_64
java版本：JDK-1.7.0_25
Hadoop版本：hadoop-2.2.0
192.168.149.128namenode （充当namenode、secondary namenode和ResourceManager角色）
192.168.149.129datanode1 （充当datanode、nodemanager角色）
192.168.149.130datanode2 （充当datanode、nodemanager角色）

二、系统准备

1、Hadoop可以从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2。官方目前是提供了linux32位系统可执行文件，所以如果需要在64位系统上部署则需要单独下载src 源码自行编译。（如果是真实线上环境，请下载64位hadoop版本，这样可以避免很多问题，这里我实验采用的是32位版本）
1234 Hadoop
Java

2、我们这里采用三台CnetOS服务器来搭建Hadoop集群，分别的角色如上已经注明。
第一步：我们需要在三台服务器的/etc/hosts里面设置对应的主机名如下（真实环境可以使用内网DNS解析）
[root@node1 hadoop]# cat /etc/hosts
# Do not remove the following line, or various programs
# that require network functionality will fail.
127.0.0.1localhost.localdomain localhost
192.168.149.128node1
192.168.149.129node2
192.168.149.130node3

（注* 我们需要在namenode、datanode三台服务器上都配置hosts解析）
第二步：从namenode上无密码登陆各台datanode服务器，需要做如下配置:
在namenode 128上执行ssh-keygen，一路Enter回车即可。
然后把公钥/root/.ssh/id_rsa.pub拷贝到datanode服务器即可，拷贝方法如下：
ssh--id -i .ssh/id_rsa.pub [email protected]
ssh--id -i .ssh/id_rsa.pub [email protected]

三、Java安装配置
tar -xvzf jdk-7u25-linux-x64.tar.gz &&mkdir -p /usr/java/ ; mv /jdk1.7.0_25 /usr/java/ 即可。
安装完毕并配置java环境变量，在/etc/profile末尾添加如下代码：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=$JAVE_HOME/lib/dt.jar:$JAVE_HOME/lib/tools.jar:./

保存退出即可，然后执行source /etc/profile 生效。在命令行执行java -version 如下代表JAVA安装成功。
[root@node1 ~]# java -version
java version "1.7.0_25"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_25-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 23.25-b01, mixed mode)

（注* 我们需要在namenode、datanode三台服务器上都安装Java JDK版本）
四、Hadoop版本安装
官方下载的hadoop2.2.0版本，不用编译直接解压安装就可以使用了，如下：
第一步解压:
tar -xzvf hadoop-2.2.0.tar.gz &&mv hadoop-2.2.0/data/hadoop/
（注* 先在namenode服务器上都安装hadoop版本即可，datanode先不用安装，待会修改完配置后统一安装datanode）

第二步配置变量：
在/etc/profile末尾继续添加如下代码，并执行source /etc/profile生效。
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin/
export JAVA_LIBRARY_PATH=/data/hadoop/lib/native/
（注* 我们需要在namenode、datanode三台服务器上都配置Hadoop相关变量）

五、配置Hadoop
在namenode上配置，我们需要修改如下几个地方：
1、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 内容为如下：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href=\'#\'" Put site-specific property overrides inthisfile. -->
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://192.168.149.128:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
<description>A base forother temporary directories.</description>
</property>
</configuration>

2、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml内容为如下：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href=\'#\'" Put site-specific property overrides inthisfile. -->
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>192.168.149.128:9001</value>
</property>
</configuration>

3、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml内容为如下：
<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href=\'#\'" /name>
<value>/data/hadoop/data_name1,/data/hadoop/data_name2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/data_1,/data/hadoop/data_2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>

4、在/data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件末尾追加JAV_HOME变量：
echo "export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/">> /data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

5、修改 vi /data/hadoop/etc/hadoop/masters文件内容为如下：
192.168.149.128

6、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/slaves文件内容为如下：
192.168.149.129
192.168.149.130

如上配置完毕，以上的配置具体含义在这里就不做过多的解释了，搭建的时候不明白，可以查看一下相关的官方文档。
如上namenode就基本搭建完毕，接下来我们需要部署datanode，部署datanode相对简单，执行如下操作即可。
1 fori in`seq 129130` ; doscp -r /data/hadoop/ [email protected].$i:/data/ ; done

自此整个集群基本搭建完毕，接下来就是启动hadoop集群了。

B. 我在CentOS系统中配置hadoopp，在eclipse中运行hadoopp的wordcount.java源代码

新建一个hadoop工程，如图

建一个运行wordcount的类，先不管他什么意思，代码如下

[java] view plain
/**
* Project: hadoop
*
* File Created at 2012-5-21
* $Id$
*/
package seee.you.app;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.maprece.Job;
import org.apache.hadoop.maprece.Mapper;
import org.apache.hadoop.maprece.Recer;
import org.apache.hadoop.maprece.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.maprece.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 {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumRecer extends Recer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void rece(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();
if (args.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount ");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setRecerClass(IntSumRecer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.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);
}
}

这时候右键run on hadoop

这时候不幸的是，报错了，错误信息如下：

[java] view plain
12/05/23 19:38:51 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
12/05/23 19:38:51 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:yongkang.qiyk cause:java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-yongkang\mapred\staging\yongkang.qiyk-1840800210\.staging to 0700
Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-yongkang\mapred\staging\yongkang.qiyk-1840800210\.staging to 0700
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:682)
at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.setPermission(FileUtil.java:655)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:509)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirs(RawLocalFileSystem.java:344)
at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.mkdirs(FilterFileSystem.java:189)
at org.apache.hadoop.maprece.JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobSubmissionFiles.java:116)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:856)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:850)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1093)
at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:850)
at org.apache.hadoop.maprece.Job.submit(Job.java:500)
at org.apache.hadoop.maprece.Job.waitForCompletion(Job.java:530)
at seee.you.app.WordCount.main(WordCount.java:80)

错误信息很明显了，at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:682) 这一行的方法报错了

网上查到这是由于0.20.203.0以后的版本的权限认证引起的，只有去掉才行
修改hadoop源代码，去除权限认证，修改FileUtil.java的checkReturnValue方法，如下：

[java] view plain
private static void checkReturnValue(boolean rv, File p,
FsPermission permission
) throws IOException {
// if (!rv) {
// throw new IOException("Failed to set permissions of path: " + p +
// " to " +
// String.format("%04o", permission.toShort()));
// }
}

去掉这一行后，需要重新编译打包下，打包成功之后，可以将hadoop-core-1.0.2.jar拷贝到hadoop根目录下，eclipse中重新导入下即可（我用的这个1.0.2是从网上下载的修改好的，比较省事）

这时重新运行下实例，运行实例需要配置下arguments参数，我的配置如下：

run一下，结果如下，说明已经成功了

[java] view plain
WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
****hdfs://10.16.110.7:9000/user/yongkang/test-in
INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 0
INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001
INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : null
INFO mapred.LocalJobRunner:
INFO mapred.Merger: Merging 0 sorted segments
INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 0 segments left of total size: 0 bytes
INFO mapred.LocalJobRunner:
INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting
INFO mapred.LocalJobRunner:
INFO mapred.Task: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now
INFO output.FileOutputCommitter: Saved output of task 'attempt_local_0001_r_000000_0' to /user/yongkang/test-out6
INFO mapred.JobClient: map 0% rece 0%
INFO mapred.LocalJobRunner: rece > rece
INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done.
INFO mapred.JobClient: map 0% rece 100%
INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001
INFO mapred.JobClient: Counters: 10
INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters
INFO mapred.JobClient: Bytes Written=0
INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters
INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=8604
INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=51882
INFO mapred.JobClient: Map-Rece Framework
INFO mapred.JobClient: Rece input groups=0
INFO mapred.JobClient: Combine output records=0
INFO mapred.JobClient: Rece shuffle bytes=0
INFO mapred.JobClient: Rece output records=0
INFO mapred.JobClient: Spilled Records=0
INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=5177344
INFO mapred.JobClient: Rece input records=0

C. 如何在hadoop-2.6.0上编译运行自己编写的java代码

在不使用eclipse情况使java程序在hadoop 2.2中运行的完整过程。整个过程中其实分为java程序的编译，生成jar包，运行测试。
这三个步骤运用的命令都比较简单，主要的还是如何找到hadoop 2.2提供给java程序用来编译的jar包。具体可以查看:
HADOOP_HOME/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib目录
下面会通过一个在hadoop中创建一个目录的JAVA例子来进行演示
具体代码如下：

package com.wan.demo;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class HADemo {

public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
mkdir(args[0]);
}

public static void mkdir(String dir){
Configuration configuration=new Configuration();
FileSystem fs;
try {
fs = FileSystem.get(configuration);
fs.mkdirs(new Path(dir));
fs.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}

把HADemo.java文件拷贝到linux环境中
配置HADOOP_HOME/bin到环境中，启动集群，进入HADemo.java文件目录中
注:下面的lib目录里面的文件由HADOOP_HOME/share/hadoop/httpfs/tomcat/webapps/ webhdfs/WEB-INF/lib目录中获取，下面做的目的是为了缩减命令长度
1.编译java
# mkdir class
#Javac -classpath .:lib/hadoop-common-2.2.0.jar:lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar -d class HADemo.java
2.生成jar包
#jar -cvf hademo.jar -C class/ .
added manifest
adding: com/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)
adding: com/wan/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)
adding: com/wan/demo/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)
adding: com/wan/demo/HADemo.class(in = 844) (out= 520)(deflated 38%)
3.测试运行
#hadoop jar hademo.jar com.wan.demo.HADemo /test
检测：
#hadoop fs -ls /

结束！

D. java是干嘛的

Java是一种为多个平台生成软件的编程语言。由Sun Microsystems的前计算机科学家James A. Gosling在20世纪90年代中期开发的。编译的代码可在大多数操作系统上运行。

Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念。
那Java可以做什么呢？
java可以做：1、网站开发，现在很多大型网站都用Jsp写的；2、Android开发；3、游戏开发；4、软件开发；5、嵌入式开发；6、大数据，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java；7、科学应用和金融服务方面的开发。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助