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1.Hadoop--HDFS的阅读源码API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
2.Idea 开发Mapreduce遇到的阅读源码问题，代码不能自动实现方法！阅读源码搞了很久没搞出来，阅读源码哪位大牛知道这个？
3.Hadoop 在mac本地的阅读源码配置
4.Intelj IDEA 配置 Hadoop 远程调试环境
5.如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境
Hadoop--HDFS的API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
Hadoop HDFS API环境搭建与IDEA操作指南
在Windows系统中，阅读源码dk决策指标源码首先安装Hadoop。阅读源码安装完成后，阅读源码可以利用Maven将其与Hadoop集成，阅读源码便于管理和操作。阅读源码在项目的阅读源码resources目录中，创建一个名为"log4j.properties"的阅读源码配置文件，以配置日志相关设置。阅读源码
接着，阅读源码在Java项目中，阅读源码创建一个名为"hdfs"的pc直播软件源码包，然后在其中创建一个类。这个类将用于执行对HDFS的基本操作，例如创建目录。
在程序执行过程中，我们首先通过API在HDFS上创建了一个新的目录，并成功实现了。然而，注意到代码中存在大量重复的客户端连接获取和资源关闭操作。为了解决这个问题，我们可以对这些操作进行封装。
通过在初始化连接的方法前添加@Before注解，确保它会在每个@Test方法执行前自动执行。同时，将关闭连接的方法前加上@After注解，使之在每个@Test方法执行完毕后自动执行。知乎登录源码这样，我们实现了代码的复用和资源管理的简洁性。
经过封装后，程序的执行结果保持不变，成功创建了目录。这种优化使得代码更加模块化和易于维护。
Idea 开发Mapreduce遇到的问题，代码不能自动实现方法！搞了很久没搞出来，哪位大牛知道这个？
项目配置 File ---- Project Structure
1. SDK的配置
2. 加入Hadoop的jar包依赖
3.打包配置
4.开发map-reduce代码
<span style="font-size:px;">import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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 Dedup {
//map将输入中的value复制到输出数据的key上，并直接输出
public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text,Text>{
private static Text line=new Text();//每行数据
//实现map函数
public void map(Object key,Text value,Context context)
throws IOException,InterruptedException{
line=value;
context.write(line, new Text(""));
}
}
//reduce将输入中的key复制到输出数据的key上，并直接输出
public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
//实现reduce函数
public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context)
throws IOException,InterruptedException{
context.write(key, new Text(""));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
Job job = new Job(conf, "Data Deduplication");
job.setJarByClass(Dedup.class);
//设置Map、Combine和Reduce处理类
job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Reduce.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
//设置输出类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
//设置输入和输出目录
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputForwww.cdxcxgs.com#tOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}</span>
5.配置编译器
Hadoop 在mac本地的配置
在mac本地配置Hadoop及环境，使用Jetbrain公司的IDEA开发，配备Hadoop插件，社库源码 教程解决阿里云内网问题。本文提供详细步骤，确保快速上手。
Java安装：在mac上安装Java，确保能正常运行。
下载Hadoop：下载Hadoop-2.9.2版本，并解压至本地目录。
添加环境变量：使用vim编辑.bash_profile文件，添加JAVA_HOME、HADOOP_CONF_DIR和HADOOP_HOME配置。
修改配置文件：使用vim编辑core_site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml文件，根据本地环境修改。
启动Hadoop：进入Hadoop解压目录的sbin文件夹，启动HDFS和YARN。历史市盈率指标源码
验证启动：通过jps命令检查Hadoop服务是否成功运行。在浏览器访问Hadoop提供的端口验证。
后记：若出现服务停止或浏览器无法连接的情况，重新按照启动Hadoop的步骤操作即可。确保在mac系统中远程登录权限已开启。
Intelj IDEA 配置 Hadoop 远程调试环境
要配置Intelj IDEA以支持Hadoop 3.0.0+cdh6.3.2的远程调试，首先确保本地Hadoop环境已设置。
1. 下载并安装Hadoop：从官方下载hadoop-3.0.0.tar.gz，将其解压至D:\BigData\并重命名目录为hadoop。
2. 配置环境变量：
- 设置HADOOP_HOME，指向Hadoop安装目录。
- 对于HADOOP_USER_NAME，Windows用户需要更改以确保Big Data Tools的权限。默认情况下，HADOOP_USER_NAME应与本地Windows用户匹配，否则在操作HDFS时可能遇到权限问题。若需指定其他用户，需在Java代码中设置相应变量，遵循Windows系统变量优先于Java环境变量的原则。
- 安装winutils修正程序，从github下载对应Hadoop版本的winutils，替换本地hadoop的bin目录。
3. 准备Intelj IDEA：
- 安装Big Data Tools插件。
- 下载HDFS客户端配置文件，解压至D:\BigData\hadoop\hadoop-conf目录。
- 在Intelj IDEA中配置Big Data Tools，选择HDFS作为目标环境。
- 指定HDFS配置路径，并进行验证以确保配置成功。
通过以上步骤，你就能在Intelj IDEA中配置好Hadoop的远程调试环境，方便地进行Hadoop应用的开发和调试工作。
如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境
（1）准备工作
1）
安装JDK
6或者JDK
7
2）
安装scala
2..x
(注意版本)
2）下载Intellij
IDEA最新版（本文以IntelliJ
IDEA
Community
Edition
.1.1为例说明，不同版本，界面布局可能不同）
3）将下载的Intellij
IDEA解压后，安装scala插件，流程如下：
依次选择“Configure”–>
“Plugins”–>
“Browse
repositories”，输入scala，然后安装即可
（2）搭建Spark源码阅读环境（需要联网）
一种方法是直接依次选择“import
project”–>
选择spark所在目录
–>
“SBT”，之后intellij会自动识别SBT文件，并下载依赖的外部jar包，整个流程用时非常长，取决于机器的网络环境（不建议在windows
下操作，可能遇到各种问题），一般需花费几十分钟到几个小时。注意，下载过程会用到git，因此应该事先安装了git。
第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij
IDEA中直接通过“Open
Project”打开项目即可。在linux上生成intellij项目文件的方法（需要安装git，不需要安装scala，sbt会自动下载）是：在
spark源代码根目录下，输入sbt/sbt
gen-idea
注：如果你在windows下阅读源代码，建议先在linux下生成项目文件，然后导入到windows中的intellij
IDEA中。
（3）搭建Spark开发环境
在intellij
IDEA中创建scala
project，并依次选择“File”–>
“project
structure”
–>
“Libraries”，选择“+”，将spark-hadoop
对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar
包，其他不需要），如果IDE没有识别scala
库，则需要以同样方式将scala库导入。之后开发scala程序即可：
编写完scala程序后，可以直接在intellij中，以local模式运行，方法如下：
点击“Run”–>
“Run
Configurations”，在弹出的框中对应栏中填写“local”，表示将该参数传递给main函数，如下图所示，之后点击“Run”–>
“Run”运行程序即可。
如果想把程序打成jar包，通过命令行的形式运行在spark
集群中，可以按照以下步骤操作：
依次选择“File”–>
“Project
Structure”
–>
“Artifact”，选择“+”–>
“Jar”
–>
“From
Modules
with
dependencies”，选择main函数，并在弹出框中选择输出jar位置，并选择“OK”。
最后依次选择“Build”–>
“Build
Artifact”编译生成jar包。
