在hadoop下如何进行c++开发【入门版】

古城微笑少年丶 2022-04-01 09:12 258阅读 0赞

[http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/65969.htm][http_www.linuxidc.com_Linux_2012-07_65969.htm]

如果遇到authenticate问题

#     #

请参考[http://www.myexception.cn/ai/921448.html][http_www.myexception.cn_ai_921448.html]

然后再执行下列步骤

同时注意参考[http://www.happylivelife.com/view/?hd=map%20reduce&o=http://www.happylivelife.com/r/?id=66][http_www.happylivelife.com_view_hd_map_20reduce_o_http_www.happylivelife.com_r_id_66]

经过一上午的努力，终于以伪分布式模式运行了C++版的MapReduce.下面逐一介绍这一过程

一、先决条件

1. 在Linux系统上已安装好[Hadoop][] 1.0.X版本（本人系统为[CentOS][]5.5（64位系统），hadoop版本为1.0.3，其它系统有可能不同）

2. 了解hadoop基本概念

二、步骤（如果已具备该步骤下的条件可以跳过该步骤）

1.修改$HADOOP\_INSTALL/conf目录下的三个文件core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml分别如下：

1.  
2.  **<?xml** version="1.0"**?>**  
3.

*    
 *  **<configuration>**  
 *  **<property>**  
 *  **<name>**fs.default.name**</name>**  
 *  **<value>**hdfs://localhost/**</value>**  
 *  **</property>**  
 *  **</configuration>**  
 *  **<?xml** version="1.0"**?>**  
 *    
 *  **<configuration>**  
 *  **<property>**  
 *  **<name>**dfs.replication**</name>**  
 *  **<value>**1**</value>**  
 *  **</property>**  
 *  **</configuration>**  
 *  **<?xml** version="1.0"**?>**  
 *    
 *  **<configuration>**  
 *  **<property>**  
 *  **<name>**mapred.job.tracker**</name>**  
 *  **<value>**localhost:8021**</value>**  
 *  **</property>**  
 *  **</configuration>**  
    
    2.配置SSH（即无密码访问本机，在CentOS5下比较麻烦）【遇到的困难1】
    
    1). 确认系统已经安装好OpenSSH的server 和client  
    　　安装步骤这里不再讲述，不是本文的重点。  
    2). 确认本机sshd的配置文件（需要root权限）  
    　　$ vi /etc/ssh/sshd\_config  
    　　找到以下内容，并去掉注释符”\#“  
    　　RSAAuthentication yes  
    　　PubkeyAuthentication yes  
    　　AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized\_keys  
    3).  如果修改了配置文件需要重启sshd服务 （需要root权限）  
    　　$ /sbin/service sshd restart  
    4). ssh登陆系统 后执行测试命令：  
    　　$ ssh localhost  
    　　回车会提示你输入密码，因为此时还没有生成证书  
    5).生成证书公私钥的步骤：  
    　　$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id\_dsa  
    　　$ cat ~/.ssh/id\_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized\_keys  
    6).测试登陆 ssh localhost：  
    　　$ ssh localhost  
    　　正常情况下会登陆成功，显示一些成功登陆信息，如果失败请看下面的 一般调试步骤  
    7).若登录失败，很有可能是authorized\_keys的权限问题,添加权限  
     $ chmod 600 ~/.ssh/authorized\_keys  
    8).测试登陆 ssh localhost：（一般来说会成功！）
    
      
    
    
    3.格式化HDFS文件系统
    
    1)命令： [Hadoop][] namenode -format
    
    4.启动守护进程（dfs和mapred，需要正确设置好前面三个文件，否则易出错）
    
    $ start-dfs.sh
    
    $ start-mapred.sh
    
    5.编写CPP文件，源码如下：
    
    1.  \#include **<algorithm>**  
    2.  \#include **<limits>**  
    3.  \#include **<stdint.h>**  
    4.  \#include **<string>**  
    5.    
    6.  \#include "hadoop/Pipes.hh"  
    7.  \#include "hadoop/TemplateFactory.hh"  
    8.  \#include "hadoop/StringUtils.hh"  
    9.    
    10. class MaxTemperatureMapper : public HadoopPipes::Mapper \{  
    11. public:  
    12.   MaxTemperatureMapper(HadoopPipes::TaskContext& context) \{  
    13.   \}  
    14.   void map(HadoopPipes::MapContext& context) \{  
    15.     std::string line = context.getInputValue();  
    16.     std::string year = line.substr(15, 4);  
    17.     std::string airTemperature = line.substr(87, 5);  
    18.     std::string q = line.substr(92, 1);  
    19.     if (airTemperature != "+9999" &&  
    20.         (q == "0" || q == "1" || q == "4" || q == "5" || q == "9")) \{  
    21.       context.emit(year, airTemperature);  
    22.     \}  
    23.   \}  
    24. \};  
    25.   
    26. class MapTemperatureReducer : public HadoopPipes::Reducer \{  
    27. public:  
    28.   MapTemperatureReducer(HadoopPipes::TaskContext& context) \{  
    29.   \}  
    30.   void reduce(HadoopPipes::ReduceContext& context) \{  
    31.     int maxValue = INT\_MIN;  
    32.     while (context.nextValue()) \{  
    33.       maxValue = std::max(maxValue, HadoopUtils::toInt(context.getInputValue()));  
    34.     \}  
    35.     context.emit(context.getInputKey(), HadoopUtils::toString(maxValue));  
    36.   \}  
    37. \};  
    38.   
    39. int main(int argc, char \*argv\[\]) \{  
    40.   return HadoopPipes::runTask(HadoopPipes::TemplateFactory**<MaxTemperatureMapper**,   
    41.                               MapTemperatureReducer**>**());  
    42. \}  
    
      
    
    
    6.编写Makefile文件，源码如下（注意：该文件和参考书《[Hadoop][]权威指南中文第二版》有一点区别，添加了 "-lcrypto"，将"-m32"改为"-m64"）
    
    1.  CC = g++  
    2.  CPPFLAGS = -m64 -I$(HADOOP\_INSTALL)/c++/$(PLATFORM)/include  
    3.    
    4.  max\_temperature: max\_temperature.cpp   
    5.      $(CC) $(CPPFLAGS) $< -Wall -L$(HADOOP\_INSTALL)/c++/$(PLATFORM)/lib -lhadooppipes -lcrypto -lhadooputils -lpthread -g -O2 -o $@  
    
    7.安装gcc, g++, 标准C库
    
    安装gcc，g++步骤  
    1).添加软件更新源  
    更新方法如下：  
    先进入yum源配置目录  
    cd /etc/yum.repos.d
    
    备份系统自带的yum源  
    mv [CentOS][]\-Base.repo CentOS-Base.repo.save
    
    下载其他更快的yum源  
    sudo wget http://centos.ustc.edu.cn/CentOS-Base.repo  
    sudo wget http://mirrors.163.com/.help/CentOS-Base-163.repo  
    sudo wget http://mirrors.sohu.com/help/CentOS-Base-sohu.repo
    
    更新完yum源后，建议更新一下，使操作立即生效  
    yum makecache
    
    2).安装gcc  
    sudo yum install gcc -y
    
    3).安装g++(sudo yum install g++ 报告无法找到g++包,原来这个包的名字叫做gcc-c++。完整的应该是sudo yum install gcc-c++)  
    sudo yum install gcc-c++ -y
    
    4).安装标准C库
    
    sudo yum install glibc-devel -y
    
    8.安装openssl,命令如下
    
    cd /usr/local/src   
    sudo tar zxvf openssl-0.9.8l.tar.gz  
    sudo cd openssl-0.9.8l  
    sudo ./config   
    sudo make   
    make install   
    sudo cp libcrypto.a /usr/local/lib  
    sudo cp libssl.a /usr/local/lib
    
        9.编译源文件，即max\_temperature.cpp
    
         1）设置环境变量： exoprt PLATFORM=Linux-amd64-64
    
         2）在max\_temperature.cpp所在目录下执行make命令
    
       10.上传文件到HDFS
    
         1）上传本地可执行文件max\_temperature到HDFS的bin/max\_temperature目录下: [Hadoop][] fs -put max\_temperature bin/max\_temperature
    
         2）上传数据到HDFS: hadoop fs -put sample.txt sample.txt
    
         3）sample.txt内容如下：
    
    1.  0067011990999991950051507004+68750+023550FM-12+038299999V0203301N00671220001CN9999999N9+00001+99999999999  
    2.  0043011990999991950051512004+68750+023550FM-12+038299999V0203201N00671220001CN9999999N9+00221+99999999999  
    3.  0043011990999991950051518004+68750+023550FM-12+038299999V0203201N00261220001CN9999999N9-00111+99999999999  
    4.  0043012650999991949032412004+62300+010750FM-12+048599999V0202701N00461220001CN0500001N9+01111+99999999999  
    5.  0043012650999991949032418004+62300+010750FM-12+048599999V0202701N00461220001CN0500001N9+00781+99999999999  
    
    11.使用hadoop pipes命令运行作业，命令如下：
    
         hadoop pipes -D hadoop.pipes.java.recordreader=true -D hadoop.pipes.java.recordwriter=true -input sample.txt -output output -program bin/max\_temperature
    
        12.查看作业执行结果：
    
         hadoop fs -cat output/\*
    
         若结果为
    
    1949    111  
    1950    22
    
        表明上述11项设置正确。（庆祝一下，...~O(∩\_∩)O~...）

[http_www.linuxidc.com_Linux_2012-07_65969.htm]: http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/65969.htm
[http_www.myexception.cn_ai_921448.html]: http://www.myexception.cn/ai/921448.html
[http_www.happylivelife.com_view_hd_map_20reduce_o_http_www.happylivelife.com_r_id_66]: http://www.happylivelife.com/view/?hd=map%20reduce&o=http://www.happylivelife.com/r/?id=66
[Hadoop]: http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
[CentOS]: http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=14