WordCount 在 MapReduce上运行详细步骤
注意：前提条件hadoop已经安装成功，并且正常启动。
1.准备好eclipse安装包，eclipse-jee-juno-linux-gtk-x86_64.tar.gz，使用SSH Secure File Transfer Client工具把安装包上传于Hadoop集群的名称节点。
2.上传Hadoop在eclipse上运行插件：haoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar
3.更改eclipse-jee-juno-linux-gtk-x86_64.tar.gz权限
4.解压缩eclipse
解压后会出现eclipse文件夹，
并且进行查看是否拷贝成功：
6.切换到eclipse安装目录，并且打开eclipse（启动eclipse需要在虚拟机中启动）
出现以下界面表示启动成功：
7.配置eclipse插件
点击导航栏window-->show View-->other，选中MapReduce Tools中的Map/Reduce Locations，并点击“ok”按钮。
8.eclipse下面会出现Map/Reduce Locations窗口，
9.创建HDFS本地连接。
在Map/Reduce Locations窗口的空白处右键，
选择New Hadoop location，会弹出对话框；
填写配置信息：
点击finish，后在eclipse界面左上角就会出现HDFS本地连接，以及可以看到HDFS上的文件结构目录。
10.创建Hadoop项目，
在eclipse中点击File--->new--->other，会弹出对话框：
然后找到，Map/Reduce文件夹，然后选择Map/Reduce Project。
点击下一步，然后输入WordCount，并点击完成。
在eclipse工程列表中会出现WordCount项目，
创建类，
打开WordCount目录，右键点击src文件夹，选择new--->Class
填写类名：WordCount，点击finish。
工程目录下会出现WordCount的java文件。
双击WordCount.java文件，把代码拷贝进去。
import java.io.IOException;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String [] words=line.split(" ");
for(String w:words){
context.write(new Text(w), new IntWritable(1));
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.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.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.222.100:9000");
Job job =Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/input.txt"));
Path output=new Path("/output");
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(output)){
fs.delete(output,true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, output);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
创建数据文件，
在文件中输入内容并保存退出：
# vi input.txt
上传数据文件
刷新目录会发现文件上传成功：
运行程序：右键程序Run as--->Run on Hadoop,运行完毕后，刷新目录如下图，
