### 搭建MR开发环境知识点详解
#### 一、背景与目的
在大数据处理领域，MapReduce（简称MR）是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它简化了大规模数据处理任务的设计和执行过程。为了进行MR程序的开发，搭建一个完整的MR开发环境是必不可少的一步。本文主要介绍了如何在Windows环境下搭建Hadoop MR开发环境，包括所需软件的下载、安装以及配置等详细步骤。
#### 二、开发环境概览
开发环境主要包括客户端和服务器端两部分：
- **客户端**：Windows 10 64位 + Eclipse Mars.1 Release (4.5.1) 64位 + JDK 1.7
- **服务器端**：CentOS 7 64位 + Hadoop 2.7.3，采用伪分布式部署
#### 三、软件下载与准备
1. **Eclipse**：访问官方网站[www.eclipse.org](http://www.eclipse.org)，下载适合Windows 10 64位系统的Eclipse Mars.1 Release (4.5.1)版本。
2. **Hadoop及相关插件**：通过百度云盘链接[https://pan.baidu.com/s/1geU53WZ](https://pan.baidu.com/s/1geU53WZ)下载`hadoop-2.7.3.tar.gz`、`hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar`、`hadoop-common-2.7.1-bin-master.zip`、`jdk-7u80-windows-x64.exe`、`YARNRunner.java`等文件。
3. **JDK**：下载`jdk-7u80-windows-x64.exe`作为Java开发环境的基础。
#### 四、环境安装步骤
##### 1. 解压Eclipse
- 将下载好的Eclipse压缩包解压至指定目录。
##### 2. 安装JDK
- 运行`jdk-7u80-windows-x64.exe`进行安装，并确保安装完成后配置好环境变量`JAVA_HOME`和`PATH`。
##### 3. 解压Hadoop安装包
- 将`hadoop-2.7.3.tar.gz`解压至如`D:\software\apache\hadoop-2.7.3`目录，并配置环境变量`HADOOP_HOME`和更新`PATH`。
##### 4. 安装Eclipse Hadoop插件
- 将`hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar`复制到Eclipse的`plugins`目录下，重启Eclipse。
- 在创建项目时可以看到Map/Reduce Project类型的选项。
##### 5. 配置Eclipse中的Hadoop目录
- 在Eclipse中打开`Windows -> Preferences`，在`Hadoop Map/Reduce`中设置之前解压的Hadoop主目录。
##### 6. 部署Hadoop程序库
- 将`hadoop-common-2.7.1-bin-master.zip`中的`hadoop.dll`、`libwinutils.lib`、`winutils.exe`等文件拷贝到本地Hadoop的`bin`目录下。
##### 7. 创建MapReduce工程
- 在Eclipse中创建MapReduce类型的项目，这样可以自动引入所需的Hadoop相关jar包，避免遗漏。
##### 8. 创建Mapreduce Location
- 通过MapReduce项目的视图创建`mapreduce location`，配置正确后可在项目浏览器中查看服务器端的HDFS目录与文件信息。
##### 9. 部署Hadoop配置文件
- 将服务器上的`hdfs-site.xml`、`core-site.xml`、`mapred-site.xml`、`yarn-site.xml`等配置文件复制到项目的`bin`目录，并将`log4j.properties`配置文件放到项目的`src`和`bin`目录下。
##### 10. 修改Hadoop源码
- 在项目中创建`org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner`类，并使用百度网盘提供的`YARNRunner.java`文件作为源码。
##### 11. 开始HDFS编码
- 完成上述步骤后，即可开始编写Hadoop MapReduce程序。示例代码展示了一个简单的HDFS文件读取过程：
```java
package com.mars.mr;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class LoadFile {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path("/path/to/file");
FSDataInputStream in = fs.open(path);
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
br.close();
in.close();
}
}
```
#### 五、总结
通过以上步骤，您可以在Windows环境下成功搭建起Hadoop MapReduce开发环境。这不仅为后续的大数据处理任务提供了基础支持，同时也便于开发者熟悉Hadoop生态系统的使用方式。在未来的学习和实践中，这些基础环境的搭建将会发挥重要作用。
