详解Window10下使用IDEA搭建Hadoop开发环境

时代疯

修改于 2021-07-22 14:16:16

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前言

经过三次重装，查阅无数资料后成功完成hadoop在win10上实现伪分布式集群，以及IDEA开发环境的搭建。一步一步跟着本文操作可以避免无数天坑。

下载安装Hadoop

下载安装包

进入官网下载下载hadoop的安装包（二进制文件）http://hadoop.apache.org/releases.html

我们这里下载2.10.1版本的，如果想下载更高版本的请先去maven仓库查看是否有对应版本

解压文件

下载好的.gz文件可以直接解压。

winRAR和Bandizip都可以用来解压，但是注意必须以管理员身份打开解压软件，否则会出现解压错误

配置环境变量

配置JAVA_HOME和HADOOP_HOME

我们在环境变量处分别设置JAVA_HOME和HADOOP_HOME

然后在Path里添加JAVA和hadoop的二进制文件夹，bin文件夹

验证环境变量配置

打开你的cmd，输入以下命令，出现我这样的输出说明配置环境变量成功：

复制代码1TEXTC:\Users\lenovo>hadoop -version

HDFS配置

来到之前解压的hadoop文件夹下，打开etc/hadoop文件夹

现在我们的任务就是修改这些文件当中的代码，务必修改，不然根本无法运行hadoop！！

修改 hadoop-env.cmd

将configuration处更改为：

复制代码123456CMD<configuration>
   <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://0.0.0.0:9000</value>
   </property>
</configuration>

修改 hdfs-site.xml

将configuration处更改为如下所示，其中 file:///E:/DevTols/hadoop-2.10.1/namespace_logs file:///E:/DevTols/hadoop-2.10.1/data 这两个文件夹一定需要是已经存在的文件夹，你可以在你的hadoop文件夹下随意创建两个文件夹，然后将下面的这两个文件夹的绝对路径替换成你的文件夹，这里我也是创建了两个新的文件夹，hadoop的下载文件夹里本身是没有的。

将configuration标签及内容替换为

复制代码1234567891011121314XML<configuration>
   <property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>1</value>
   </property>
   <property>
     <name>dfs.name.dir</name>
     <value>file:///E:/DevTols/hadoop-2.10.1/namespace_logs</value>
   </property>
   <property>
     <name>dfs.data.dir</name>
     <value>file:///E:/DevTols/hadoop-2.10.1/data</value>
   </property>
</configuration>

修改 mapred-site.xml

将下方的%USERNAME%替换成你windows的用户名用户名可以通过win键查看

复制代码123456789101112131415161718XML<configuration>
   <property>
      <name>mapreduce.job.user.name</name>
      <value>%USERNAME%</value>
    </property>
   <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
    </property>
  <property>
     <name>yarn.apps.stagingDir</name>
     <value>/user/%USERNAME%/staging</value>
   </property>
  <property>
     <name>mapreduce.jobtracker.address</name>
     <value>local</value>
   </property>
</configuration>

注意以上代码有两个地方的%USERNAME%需要替换，不要漏了！！！

修改 yarn-site.xml

复制代码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950XML<configuration>
   <property>
     <name>yarn.server.resourcemanager.address</name>
     <value>0.0.0.0:8020</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.server.resourcemanager.application.expiry.interval</name>
     <value>60000</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.server.nodemanager.address</name>
     <value>0.0.0.0:45454</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
     <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.server.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
     <value>/app-logs</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
     <value>/dep/logs/userlogs</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.server.mapreduce-appmanager.attempt-listener.bindAddress</name>
     <value>0.0.0.0</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.server.mapreduce-appmanager.client-service.bindAddress</name>
     <value>0.0.0.0</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
     <value>true</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
     <value>-1</value>
   </property>
  <property>
     <name>yarn.application.classpath</name>
     <value>%HADOOP_CONF_DIR%,%HADOOP_COMMON_HOME%/share/hadoop/common/*,%HADOOP_COMMON_HOME%/share/hadoop/common/lib/*,%HADOOP_HDFS_HOME%/share/hadoop/hdfs/*,%HADOOP_HDFS_HOME%/share/hadoop/hdfs/lib/*,%HADOOP_MAPRED_HOME%/share/hadoop/mapreduce/*,%HADOOP_MAPRED_HOME%/share/hadoop/mapreduce/lib/*,%HADOOP_YARN_HOME%/share/hadoop/yarn/*,%HADOOP_YARN_HOME%/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
   </property>
</configuration>

初始化环境变量

在windows下的cmd，输入cmd的命令，用于初始化环境变量。

复制代码1CMD%HADOOP_HOME%\etc\hadoop\hadoop-env.cmd

格式化文件系统

这个命令在整个hadoop的配置环境和之后的使用当中务必仅使用一次！将如下的命令输入到cmd当中进行格式化：

复制代码1CMDhadoop namenode -format

会弹出一大堆指令，只要看到其中有如下提示，就说明格式化成功

复制代码1CMDINFO common.Storage: Storage directory E:\DevTols\hadoop-2.10.1\namespace_logs has been successfully formatted.

向hadoop文件当中注入winutills文件

由于windows下想要开启集群，会有一定的bug，因此我们去网站：https://github.com/steveloughran/winutils 下载对应版本的winutils.exe文件。打开这个Github仓库后如下所示：

我们打开hadoop2.8.3/bin，选择其中的winutils.exe文件进行下载，然后将下载的这个文件放入到本地的hadoop/bin文件当中。不然的话，你打开一会儿你的伪分布式集群，马上hadoop就会自动关闭，缺少这两个文件的话。

向hadoop文件当中添加hadoop.dll文件

hadoop.dll文件是启动集群时必须的，如果在安装过程中悲催地发现/bin目录下没有该文件（比如博主），就需要去网上自学下载该文件。进入网页https://github.com/4ttty/winutils，根据箭头所指步骤下载hadoop.dll文件

下载完成后，把文件添加到/bin目录

开启hadoop集群

在cmd当中输入

复制代码1CMD%HADOOP_HOME%/sbin/start-all.cmd

这样就会跳出来很多黑色的窗口，如下所示：

然后可以使用JPS工具查看目前开启的node有哪些，如果出现namenode，datanode的话说明集群基本上就成功了。如下所示：

打开本地浏览器进行验证

我们在浏览器输入localhost:50070,如果能够打开这样的网页，说明hadoop已经成功开启：

IDEA 配置

历经千辛万苦我们总算安装完Hadoop了，下面在IDEA上用maven配置hadoop

创建MAVEN项目工程

打开IDEA之后，里面的参数和项目工程名称随便写，等待工程创建完毕即可。然后我们编辑pom.xml文件

复制代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243XML<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<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>com.atguigu</groupId>
    <artifactId>hdfs1205</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>2.8.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

点击右下方的auto-import，自动安装jar包。完成后左侧External Libraries可以看到添加了很多个jar包，如下图

这样就说明我们导入maven仓库成功了。

编写log4j.proporties配置文件

在src/main/resources目录下创建log4j.proporties文件，编写如下代码

复制代码123456789101112131415161718PROPERTIESlog4j.rootLogger=debug, stdout, R

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

# Pattern to output the caller's file name and line number.
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p [%t] (%F:%L) - %m%n

log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=example.log

log4j.appender.R.MaxFileSize=100KB
# Keep one backup file
log4j.appender.R.MaxBackupIndex=5

log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%p %t %c - %m%n

编写Java文件

终于到最后一步了，编写java文件并执行别忘了先hadoop伪分布式集群！！！ cmd中编写%HADOOP_HOME%/sbin/start-all.cmd

复制代码123456789101112131415161718JAVAimport org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

import java.net.URI;

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://127.0.0.1:9000"), new Configuration());

        FileStatus[] files = fs.listStatus(new Path("/"));
        for (FileStatus f : files) {
            System.out.println(f);
        }
        System.out.println("Compile Over");
    }
}

这段代码的含义是遍历hadoop文件系统(HDFS)下的root下所有文件的状态，并输出