1.如何在win7下的eclipse中调试Hadoop2.2.0的程序
2.hive存储parquet表

如何在win7下的eclipse中调试Hadoop2.2.0的程序

       åœ¨ä¸Šä¸€ç¯‡åšæ–‡ä¸­ï¼Œæ•£ä»™å·²ç»è®²äº†Hadoop的单机伪分布的部署，本篇，散仙就说下，如何eclipse中调试hadoop2.2.0,源码手机游戏源码如何获得如果你使用的还是hadoop1.x的版本，那么，也没事，散仙在以前的博客里，也写过eclipse调试1.x的hadoop程序，两者最大的不同之处在于使用的eclipse插件不同，hadoop2.x与hadoop1.x的API，不太一致，所以插件也不一样，我们只需要使用分别对应的插件即可. 

       ä¸‹é¢å¼€å§‹è¿›å…¥æ­£é¢˜: 

       åºå·    åç§°    æè¿°    

       1    eclipse    Juno Service Release 4.2的本    

       2    æ“ä½œç³»ç»Ÿ    Windows7    

       3    hadoop的eclipse插件    hadoop-eclipse-plugin-2.2.0.jar    

       4    hadoop的集群环境    è™šæ‹ŸæœºLinux的Centos6.5单机伪分布式    

       5    è°ƒè¯•ç¨‹åº    Hellow World    

       é‡åˆ°çš„几个问题如下： 

       Java代码  

       java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.    

       è§£å†³åŠžæ³•: 

       åœ¨org.apache.hadoop.util.Shell类的checkHadoopHome()方法的返回值里写固定的 

       æœ¬æœºhadoop的路径，散仙在这里更改如下： 

       Java代码  

       private static String checkHadoopHome() {   

       // first check the Dflag hadoop.home.dir with JVM scope  

       //System.setProperty("hadoop.home.dir", "...");  

       String home = System.getProperty("hadoop.home.dir");  

       // fall back to the system/user-global env variable  

       if (home == null) {   

       home = System.getenv("HADOOP_HOME");  

       }  

       try {   

       // couldn't find either setting for hadoop's home directory  

       if (home == null) {   

       throw new IOException("HADOOP_HOME or hadoop.home.dir are not set.");  

       }  

       if (home.startsWith("\"") && home.endsWith("\"")) {   

       home = home.substring(1, home.length()-1);  

       }  

       // check that the home setting is actually a directory that exists  

       File homedir = new File(home);  

       if (!homedir.isAbsolute() || !homedir.exists() || !homedir.isDirectory()) {   

       throw new IOException("Hadoop home directory " + homedir  

       + " does not exist, is not a directory, or is not an absolute path.");  

       }  

       home = homedir.getCanonicalPath();  

       } catch (IOException ioe) {   

       if (LOG.isDebugEnabled()) {   

       LOG.debug("Failed to detect a valid hadoop home directory", ioe);  

       }  

       home = null;  

       }  

       //固定本机的hadoop地址  

       home="D:\\hadoop-2.2.0";  

       return home;  

       }  

       ç¬¬äºŒä¸ªå¼‚常，Could not locate executable D:\Hadoop\tar\hadoop-2.2.0\hadoop-2.2.0\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.  找不到win上的执行程序，可以去下载bin包，覆盖本机的hadoop跟目录下的bin包即可 

       ç¬¬ä¸‰ä¸ªå¼‚常： 

       Java代码  

       Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://...:/user/hmail/output/part-, expected: file:///   

       at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.checkPath(FileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.pathToFile(RawLocalFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$ChecksumFSInputChecker.<init>(ChecksumFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.open(ChecksumFileSystem.java:)   

       at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.open(FileSystem.java:)   

       at com.netease.hadoop.HDFSCatWithAPI.main(HDFSCatWithAPI.java:)   

       å‡ºçŽ°è¿™ä¸ªå¼‚常，一般是HDFS的路径写的有问题，解决办法，拷贝集群上的core-site.xml和hdfs-site.xml文件，放在eclipse的src根目录下即可。 

       ç¬¬å››ä¸ªå¼‚常： 

       Java代码  

       Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z    

       å‡ºçŽ°è¿™ä¸ªå¼‚常，一般是由于HADOOP_HOME的环境变量配置的有问题，在这里散仙特别说明一下，如果想在Win上的eclipse中成功调试Hadoop2.2，就需要在本机的环境变量上，添加如下的环境变量： 

       ï¼ˆ1）在系统变量中，新建HADOOP_HOME变量，属性值为D:\hadoop-2.2.0.也就是本机对应的hadoop目录 

       (2)在系统变量的Path里，追加%HADOOP_HOME%/bin即可 

       ä»¥ä¸Šçš„问题，是散仙在测试遇到的，经过对症下药，我们的eclipse终于可以成功的调试MR程序了，散仙这里的Hellow World源码如下： 

       Java代码  

       package com.qin.wordcount;  

       import java.io.IOException;  

       import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;  

       import org.apache.hadoop.fs.Path;  

       import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  

       import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  

       import org.apache.hadoop.io.Text;  

       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.input.TextInputFormat;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  

       import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;  

       /*** 

       *  

       * Hadoop2.2.0测试 

       * æ”¾WordCount的例子 

       *  

       * @author qindongliang 

       *  

       * hadoop技术交流群：   

       *  

       *  

       * */  

       public class MyWordCount {   

       /** 

       * Mapper 

       *  

       * **/  

       private static class WMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{   

       private IntWritable count=new IntWritable(1);  

       private Text text=new Text();  

       @Override  

       protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)  

       throws IOException, InterruptedException {   

       String values[]=value.toString().split("#");  

       //System.out.println(values[0]+"========"+values[1]);  

       count.set(Integer.parseInt(values[1]));  

       text.set(values[0]);  

       context.write(text,count);  

       }  

       }  

       /** 

       * Reducer 

       *  

       * **/  

       private static class WReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, Text>{   

       private Text t=new Text();  

       @Override  

       protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> value,Context context)  

       throws IOException, InterruptedException {   

       int count=0;  

       for(IntWritable i:value){   

       count+=i.get();  

       }  

       t.set(count+"");  

       context.write(key,t);  

       }  

       }  

       /** 

       * æ”¹åŠ¨ä¸€ 

       * (1)shell源码里添加checkHadoopHome的路径 

       * (2)行，FileUtils里面 

       * **/  

       public static void main(String[] args) throws Exception{   

       //      String path1=System.getenv("HADOOP_HOME");  

       //      System.out.println(path1);  

       //      System.exit(0);  

       JobConf conf=new JobConf(MyWordCount.class);  

       //Configuration conf=new Configuration();  

       //conf.set("mapred.job.tracker","...:");  

       //读取person中的数据字段  

       // conf.setJar("tt.jar");  

       //注意这行代码放在最前面，进行初始化，否则会报  

       /**Job任务**/  

       Job job=new Job(conf, "testwordcount");  

       job.setJarByClass(MyWordCount.class);  

       System.out.println("模式：  "+conf.get("mapred.job.tracker"));;  

       // job.setCombinerClass(PCombine.class);  

       // job.setNumReduceTasks(3);//设置为3  

       job.setMapperClass(WMapper.class);  

       job.setReducerClass(WReducer.class);  

       job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  

       job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);  

       job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  

       job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  

       job.setOutputKeyClass(Text.class);  

       job.setOutputValueClass(Text.class);  

       String path="hdfs://...:/qin/output";  

       FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  

       Path p=new Path(path);  

       if(fs.exists(p)){   

       fs.delete(p, true);  

       System.out.println("输出路径存在，已删除！");  

       }  

       FileInputFormat.setInputPaths(job, "hdfs://...:/qin/input");  

       FileOutputFormat.setOutputPath(job,p );  

       System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);    

       }  

       }  

       æŽ§åˆ¶å°ï¼Œæ‰“印日志如下： 

       Java代码  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapred.job.tracker is deprecated. Instead, use mapreduce.jobtracker.address  

       æ¨¡å¼ï¼š  local  

       è¾“出路径存在，已删除！  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id  

       INFO - JvmMetrics.init() | Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=  

       WARN - JobSubmitter.copyAndConfigureFiles() | Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.  

       WARN - JobSubmitter.copyAndConfigureFiles() | No job jar file set.  User classes may not be found. See Job or Job#setJar(String).  

       INFO - FileInputFormat.listStatus() | Total input paths to process : 1  

       INFO - JobSubmitter.submitJobInternal() | number of splits:1  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapred.output.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.value.class  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapred.mapoutput.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.map.output.value.class  

       INFO - Configuration.warnOnceIfDeprecated() | mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class  

       INFO - C

hive存储parquet表

       parquet格式的表在生产环境中经常被使用到，具有列式存储和压缩等特点，我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。

        这里使用oracle的emp表

        加载本地数据到hive表

        执行查询

        发现报错

        emp使用parquet格式存储，其中imputFormat和outputFormat都是parquet的相关的，也就是我的imputFormat是parquent的，但是你传过来的是text，我不认识

        我们看一下emp的相关信息,可以看到这里的都是parquet的format的，这是导致这次错误的原因。

        这就导致了我们需要每次都先把text文件转化为parquet的文件，然后parquent表进行加载才可以，下面介绍官方推荐的使用方法。

        查看emp_tmp的表的信息,这里可以看到，默认的是TextImputFormat和TextOutputFormat的。

        然后加载数据到emp_tmp,查看数据，是正常显示的

        然后现在把之前的emp里面的数据给删除

        然后把emp_tmp表里面的数据加载到emp

        查询一下，数据正常显示，这个方式使用起来还行，就是每次都需要对临时表进行操作，还是比较麻烦的。

        感觉这个问题是经常出现，为什么会这样呢。这个和hive的版本有一定的关系。

        可以看出hive官方将inputformat和outputformat进行了整合，这样使用起来也是比较方便的。

        但是可能有人想，那我修改inputformat不就行了，下面我介绍一下，看是否可以

        创建emp2表,是parquet的存储格式的

        修改inputformat 和serde,这里inputFormat是TextInputFormat，SEDE使用的是LazySimpleSerDe，Outputformat任然是Parquet的，这里需要带上。

        查看emp2表的信息,如下图表示修改成功

        加载数据到emp2

        查询数据，执行成功

        到这里，修改inputformat和serde的方法也介绍完成了，我们以为成功了，但是上hdfs上一看，文件还是txt格式的，所以通过修改inputformat和serde的方法不行。

        肯定有人想使用这个方法

        这个方法我也尝试了，但是返回的值全都是null

          在仅仅使用hive的时候，如果想把txt文件里面的数据保存到parquet表里面的话，可以使用建立临时表的方法，这个方法也是比较好操作的。

          但是其实如果使用spark，flink等分布式计算引擎的话，是可以直接的读取txt数据保存到parquet表里面的，框架帮我们做了转化。这种方式也是我们在工作中经常使用的。

          上面也介绍了修改inputformat和ser的方式，秀给inputformat是可以让txt文件里面的数据被读进来的，如果同时还修改了serde为lazysimpleserde的话，这个是把数据保存为text格式的，已经完全和parquet没有关系了，保存的文件还是txt格式的。仅修改inputformat，但是使用的serde是parquet的，但是数据进出不一致，也是有问题的。