使用命令行编译、打包、运行WordCount--不用eclipse

1）首先创建WordCount1023文件夹，然后在此目录下使用编辑器，例如vim编写WordCount源文件，并保存为WordCount.java文件

/**
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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.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
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>{
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
      
    public void map(Object 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 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(); 
    //JobConf conf=new JobConf();
    //
    //conf.setJar("org.apache.hadoop.examples.WordCount.jar");
   // conf.set("fs.default.name", "hdfs://Master:9000/");  
    //conf.set("hadoop.job.user","hadoop");    
    //指定jobtracker的ip和端口号，master在/etc/hosts中可以配置  
   // conf.set("mapred.job.tracker","Master:9001"); 
   String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }

    FileSystem hdfs =FileSystem.get(conf);
    Path findf=new Path(otherArgs[1]);
    boolean isExists=hdfs.exists(findf);
    System.out.println("exit?"+isExists);
    if(isExists)
    {
        hdfs.delete(findf, true);
        System.out.println("delete output");
        
    }
  

    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.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

 2）然后在WordCount1023目录下使用javac编译java源文件。

使用classpath添加源程序编译所需要的hadoop的两个jar包，然后是待编译的源程序的文件名。

编译成功之后产生三个class文件：

jar文件是一种压缩文件，可以将若干java的class文件压缩到一个jar文件中，如下只是将WordCount.class文件压缩到一个jar文件中。

然后将这个jar包提交到hadoop集群，运行出错：

错误提示：每天发现已经定义的类：即是WordCount的内部类TokenizerMapper。因为没有把这个类打到jar包内呀~~

重新打jar包：

使用*.class表示把所有以.class为后缀的打成一个jar包(其实也就是那三个class文件)。

可以通过表明清单(manifest)看到打入jar包的class文件。

再次运行就成功了：

、

3）

hadoop程序当输出文件存在的时候会报错，所以本程序在内部检测输出文件是否存在，存在的话就删除。有三行代码需要详细解释。

 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

从命令行读取参数，命令行就是像hadoop提交作业使用的命令行。args读取的就是命令行末尾的数据记得输入路径和存放结果的输出路径，然后将其存放在字符串数组otherArgs中。

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));

otherArgs[0]就是表示数据集输入路径的字符换。

 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

otherArgs[1]就是表示结果输出路径的字符串。

联想到了eclipse中配置参数一项中配置输入输出路径那里，就明白了为什么eclipse不使用命令行也可以直接运行hadoop程序了。