maven 翻譯為”專家”、”內(nèi)行”，是 apache 下的一個純 java 開發(fā)的開源項目。基于項目對象模型(project object model 縮寫：pom)概念，maven利用一個中央信息片斷能管理一個項目的構(gòu)建、報告和文檔等步驟。maven 是一個項目管理工具，可以對 java 項目進行構(gòu)建、依賴管理。
在開發(fā)一些大型項目的時候，需要用到各種各樣的開源包jar，為了方便管理及加載jar，使用maven開發(fā)項目可以節(jié)省大量時間且方便項目移動至新的開發(fā)環(huán)境。
開發(fā)環(huán)境
- 系統(tǒng)：macos 10.14.1
- hadoop：2.7.0
- java：1.8.0
- eclipse：4.6.2
- maven: 3.3.9
maven安裝
我使用的這個版本的eclipse已經(jīng)自帶了maven插件，不需要在自行安裝，因此我也沒有實際操作，本文就不介紹如何配置。
至于怎么知道自己使用的eclipse是否自帶有maven，可以在eclipse->preference->maven->installations查看是否有maven及版本號。或者直接新建項目查看是否有maven選項。
構(gòu)建hadoop環(huán)境
創(chuàng)建maven項目
打開eclipse，file->new->project，選擇maven，然后下一步next
選擇creat a simple project，然后下一步next
輸入group id和artifact id。然后finish。
groupid和artifactid被統(tǒng)稱為“坐標(biāo)”是為了保證項目唯一性而提出的，如果你要把你項目弄到maven本地倉庫去，你想要找到你的項目就必須根據(jù)這兩個id去查找。
groupid一般分為多個段，這里我只說兩段，第一段為域，第二段為公司名稱。域又分為org、com、cn等等許多，其中org為非營利組織，com為商業(yè)組織。舉個apache公司的tomcat項目例子：這個項目的groupid是org.apache，它的域是org（因為tomcat是非營利項目），公司名稱是apache，artigactid是tomcat。
比如我創(chuàng)建一個項目，我一般會將groupid設(shè)置為cn.snowin，cn表示域為中國，snowin是我個人姓名縮寫，artifactid設(shè)置為testproj，表示你這個項目的名稱是testproj，依照這個設(shè)置，你的包結(jié)構(gòu)最后是cn.snowin.testproj打頭。(引自 鏈接 )
完成上述步驟后，就可以在project explorer中看到剛剛創(chuàng)建的maven項目。
增加hadoop依賴
我使用的hadoop 2.7版本，以下是我的pom配置文件
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<project xmlns="http://maven.apache.org/pom/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance" xsi:schemalocation="http://maven.apache.org/pom/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelversion>4.0.0</modelversion> <groupid>practice.hadoop</groupid> <artifactid>simple-examples</artifactid> <version>0.0.1-snapshot</version> <packaging>jar</packaging> <name>simple-examples</name> <url>http://maven.apache.org</url> <properties> <project.build.sourceencoding>utf-8</project.build.sourceencoding> </properties> <dependencies> <dependency> <groupid>junit</groupid> <artifactid>junit</artifactid> <version>4.12</version> <scope>test</scope> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-common</artifactid> <version>2.7.0</version> </dependency> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-hdfs</artifactid> <version>2.7.0</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-client --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-client</artifactid> <version>2.7.0</version> </dependency> <dependency> <groupid>org.apache.mrunit</groupid> <artifactid>mrunit</artifactid> <version>1.1.0</version> <classifier>hadoop2</classifier> <scope>test</scope> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-mapreduce-client-core --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-mapreduce-client-core</artifactid> <version>2.7.0</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-yarn-api --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-yarn-api</artifactid> <version>2.7.0</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-auth --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-auth</artifactid> <version>2.7.0</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-minicluster --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-minicluster</artifactid> <version>2.7.0</version> <scope>test</scope> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-mapreduce-client-jobclient --> <dependency> <groupid>org.apache.hadoop</groupid> <artifactid>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactid> <version>2.7.0</version> <scope>provided</scope> </dependency> </dependencies></project> |
在project explorer中右鍵該項目，選擇build project，maven就會根據(jù)pom.xml配置文件下載所需要的jar包。
稍等一段時間后，就可以看到maven dependencies中已經(jīng)下載好的jar包。
hadoop配置文件
運行 mapreduce 程序前，務(wù)必將 /usr/local/cellar/hadoop/2.7.0/libexec/etc/hadoop 中將有修改過的配置文件（如偽分布式需要core-site.xml 和 hdfs-site.xml），以及l(fā)og4j.properties復(fù)制到 src/main/resources/
mapreduce實例—wordcount
在 src/main/java/ 路徑下，創(chuàng)建java文件，代碼如下
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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.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;import org.apache.hadoop.util.genericoptionsparser;public class wordcount { public static class tokenizermapper extends mapper<object, text, text, intwritable> { /** * longwritable, intwritable, text 均是 hadoop 中實現(xiàn)的用于封裝 java * 數(shù)據(jù)類型的類，這些類實現(xiàn)了writablecomparable接口， * 都能夠被串行化從而便于在分布式環(huán)境中進行數(shù)據(jù)交換，你可以將它們分別視為long,int,string 的替代品。 */ private final static intwritable one = new intwritable(1); // 值為1 private text word = new text(); public void map(object key, text value, context context) throws ioexception, interruptedexception { stringtokenizer itr = new stringtokenizer(value.tostring()); // 對字符串進行切分 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(); conf.addresource("classpath:/hadoop/core-site.xml"); conf.addresource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml"); conf.addresource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml");// string[] otherargs = new genericoptionsparser(conf, args).getremainingargs(); string[] otherargs = {"/input", "/output"}; 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(tokenizermapper.class); job.setcombinerclass(intsumreducer.class); job.setreducerclass(intsumreducer.class); job.setoutputkeyclass(text.class); job.setoutputvalueclass(intwritable.class); fileinputformat.setinputdirrecursive(job, true); fileinputformat.addinputpath(job, new path(otherargs[0])); fileoutputformat.setoutputpath(job, new path(otherargs[1])); system.exit(job.waitforcompletion(true) ? 0 : 1); }} |
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