1.如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境
2.idea获取不到hadoop安装路径
3.Hadoop--HDFS的源码API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
4.Intelj IDEA 配置 Hadoop 远程调试环境
5.Idea 开发Mapreduce遇到的源码问题，代码不能自动实现方法！源码搞了很久没搞出来，源码哪位大牛知道这个？

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，源码不同版本，源码eclipse maven jar源码界面布局可能不同）

       3）将下载的源码Intellij

       IDEA解压后，安装scala插件，源码流程如下：

       依次选择“Configure”–>

       “Plugins”–>

       “Browse

       repositories”，源码输入scala，源码然后安装即可

       （2）搭建Spark源码阅读环境（需要联网）

       一种方法是源码直接依次选择“import

       project”–>

       选择spark所在目录

       –>

       “SBT”，之后intellij会自动识别SBT文件，源码并下载依赖的源码源码截流文章外部jar包，整个流程用时非常长，源码取决于机器的源码网络环境（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productid修改源码：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，高级分列源码可以直接在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，nsight源码软件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。

idea获取不到hadoop安装路径

       1、准备搭建hadoop集群的主机，可以参考Hadoop的安装详解、访问及其相关问题。

       2、在idea中安装bigDataTools插件，安装方式File-setting-Plugins。

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，首先安装Hadoop。安装完成后，可以利用Maven将其与Hadoop集成，便于管理和操作。在项目的resources目录中，创建一个名为"log4j.properties"的配置文件，以配置日志相关设置。

       接着，在Java项目中，创建一个名为"hdfs"的包，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。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。

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。

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