扎扎实实才最真,一款难得的纯粹 TiguanPG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android

扎扎实实才最真,一款难得的纯粹 奥德赛PG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

在 Eclipse 中运作 MapReduce 程序会遇上的题材

在采纳 Eclipse 运维 MapReduce 程序时,会读取 Hadoop-Eclipse-Plugin 的
Advanced parameters 作为 Hadoop
运维参数,要是大家未开始展览改动,则私下认可的参数其实正是单机(非分布式)参数,由此程序运维时是读取本地目录而不是
HDFS 目录,就会提示 Input 路径不存在。

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: 
Input path does not exist: file:/home/hadoop/workspace/WordCountProject/input

 

于是大家还是修改插件参数,要么将配备文件复制到项目中的 src
目录来掩盖参数,才能让程序能够科学生运动维。

其余,log4j 用于记录程序的输出日记,须求 log4j.properties
这么些布局文件,假使没有复制该文件到项目中,运维程序后在 Console
面板中会出现警示提醒:

log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.

 

固然如此不影响程序的正确运行的,但程序运转时惊惶失措看到任何提醒消息(只可以见到出错消息)。

扎扎实实才最真,一款难得的纯粹 本田CR-VPG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

小说来源:http://www.powerxing.com/hadoop-build-project-using-eclipse/

扎实才最真,一款难得的纯粹 陆风X8PG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

安装 Eclipse

在 Ubuntu 和 CentOS 中设置 Eclipse
的措施有所分歧,但其后的布置和动用是同等的。

在 Ubuntu 中装置 Eclipse,可从 Ubuntu
的软件基本直接搜索安装,在桌面左边任务栏,点击“Ubuntu软件基本”。

图片 1

Ubuntu软件基本

在右上角搜索栏中查找 eclipse,在查找结果中单击 eclipse,并点击安装。

图片 2

安装Eclipse

等候安装达成即可,Eclipse 的私下认可安装目录为:/usr/lib/eclipse。

在 CentOS 中安装 Eclipse,须求下载安装程序,大家采纳 Eclipse IDE for
Java Developers 版:

下载后执行如下命令,将 Eclipse 安装至 /usr/lib 目录中:

Shell 命令

sudo tar -zxf ~/下载/eclipse-java-mars-1-linux-gtk*.tar.gz -C /usr/lib

 

解压后即可使用。在 CentOS
中可认为程序创制桌面急速情势,如下图所示,点击桌面右键,选拔创立运维器,填写名称和顺序地点(/usr/lib/eclipse/eclipse):

图片 3

安装Eclipse

动用新闻:适用于
iPhone
& iPad
设备 iOS
8.0及更高系统版本,大小为 74.5
MB;适用于安卓配备
Android 2.3 及更高系统版本,大小为 52 MB

应用Eclipse编写翻译运维MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS

本学科介绍的是怎么在 Ubuntu/CentOS 中选用 Eclipse 来开发 MapReduce
程序,在 Hadoop 2.6.0
下验证通过。纵然我们得以应用命令行编写翻译打包运维本人的MapReduce程序,但究竟编写代码不便于。使用
Eclipse,大家得以一直对 HDFS
中的文件进行操作,能够直接运转代码,省去许多累赘的指令。本学科由厦门大学数据库实验室产品,转载请注解。

本文由爱屁屁原创,撰稿小编:深眠花
赢得下载地址:传送门→
爱屁屁,取自 APP(application)谐音,专注于活动
APPS(应用/游戏)本性化评测,意在令你生活的每日与心怦怦地跳动的高格调应用相遇。更加多独特应用推荐可活动官网:http://www.appnz.com/
关怀微信公众号:爱屁屁(ID:AppKeji)不定时发放兑换码等福利!

安装 Hadoop-Eclipse-Plugin

要在 Eclipse 上编写翻译和平运动作 MapReduce 程序,供给安装
hadoop-eclipse-plugin,可下载 Github
上的 hadoop2x-eclipse-plugin(备用下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4ikIoP)。

下载后,将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.6.0.jar
(还提供了 2.2.0 和 2.4.1 版本)复制到 Eclipse 安装目录的 plugins
文件夹中,运转 eclipse -clean 重启 Eclipse
即可(添加插件后只必要周转一遍该命令,以往依据常规格局运转就行了)。

Shell 命令

# 解压到 ~/下载 中
unzip -qo ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master.zip -d ~/下载 
# 复制到 eclipse 安装目录的 plugins 目录下
sudo cp ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master/release/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar /usr/lib/eclipse/plugins/ 
# 添加插件后需要用这种方式使插件生效
/usr/lib/eclipse/eclipse -clean 

Paste_Image.png

配置 Hadoop-Eclipse-Plugin

在继续布置前请确认保障已经打开了 Hadoop。

开发银行 Eclipse 后就足以在左手的Project Explorer中看到 DFS
Locations(若看到的是 welcome 界面,点击左上角的 x
关闭就足以见到了。CentOS 必要切换 Perspective
后才能看出,即接下去配置步骤的第一步)。

图片 4

设置好Hadoop-Eclipse-Plugin插件后的意义

插件供给越发的安顿。

率先步:选拔 Window 菜单下的 Preference。

图片 5

打开Preference

那会儿会弹出1个窗体,窗体的左边会多出 Hadoop Map/Reduce
选项,点击此选项,接纳 Hadoop
的装置目录(如/usr/local/hadoop,Ubuntu不好采纳目录,直接输入就行)。

图片 6

选料 Hadoop 的设置目录

第②步:切换 Map/Reduce 开发视图,选取 Window 菜单下抉择 Open
Perspective -> Other(CentOS 是 Window -> Perspective -> Open
Perspective -> Other),弹出贰个窗体,从中选拔 Map/Reduce
选项即可实行切换。

图片 7

切换 Map/Reduce 开发视图

其三步:建立与 Hadoop 集群的连年,点击 Eclipse软件右下角的 Map/Reduce
Locations 面板,在面板中单击右键,选取 New Hadoop Location。

图片 8

建立与 Hadoop 集群的连天

在弹出来的 General 选项面板中,General 的安装要与 Hadoop
的配置一致。一般七个 Host 值是如出一辙的,假如是伪分布式,填写 localhost
即可,别的笔者使用的Hadoop伪分布式配置,设置
fs.defaultFS 为 hdfs://localhost:8000,则 DFS Master 的 Port 要改为
九千。Map/Reduce(V2) Master 的 Port 用私下认可的即可,Location Name
随意填写。

末尾的设置如下图所示:

图片 9

Hadoop Location 的设置

Advanced parameters 选项面板是对 Hadoop 参数进行配备,实际上正是填写
Hadoop 的安插项(/usr/local/hadoop/etc/hadoop中的配置文件),如作者安排了
hadoop.tmp.dir
,就要实行相应的改动。但修改起来会相比麻烦,我们能够通过复制配置文件的法门化解(上边会说到)。

同理可得,大家要是配置 General 就行了,点击 finish,Map/Reduce Location
就创立好了。

玩耍最大的优点当然正是「贪婪」咯,假使你在打怪的时候贪心了那么点,手贱多打了八只怪导致你不佳捐躯,那么很不满,你的本次冒险全部的受益都会消退,让你深入明白到什么叫做“辛费劲苦几十年,一秒回到解放前”!PP
菌才不会告知你 PP 菌贪心打 BOSS
回档后怒摔手提式有线电话机那件事呢!!感觉被游戏给教育了是怎么回事?!(ㄒoㄒ)/~~

环境

本课程在 Hadoop 2.6.0 下验证通过,适用于 Ubuntu/CentOS
系统,理论上可用于其它原生 Hadoop 2 本子,如 Hadoop 2.4.1,Hadoop
2.7.1。

本课程首要测试环境:

  • Ubuntu 14.04
  • Hadoop 2.6.0(伪分布式)
  • Eclipse 3.8

其余,本教材在 CentOS 6.4 系统中也认证通过,对 Ubuntu 与 CentOS
的两样布署之处有作出了注明。

扎扎实实才最真,一款难得的纯粹 LANDPG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

在 Eclipse 中操作 HDFS 中的文件

配置好后,点击右边 Project Explorer 中的 MapReduce Location
(点击三角形展开)就能向来查看 HDFS 中的文件列表了(HDFS
中要有文件,如下图是 WordCount
的输出结果),双击能够查看内容,右键点击能够上传、下载、删除 HDFS
中的文件,无需再经过繁琐的 hdfs dfs -ls 等一声令下实行操作了。

图片 10

行使Eclipse查看HDFS中的文件内容

只要无法查看,可右键点击 Location 尝试 Reconnect 或重启 Eclipse。

Tips

HDFS 中的内容变更后,Eclipse 不会一起刷新,要求右键点击 Project
Explorer中的 MapReduce Location,接纳 Refresh,才能看出改变后的公文。

贪婪洞窟的武装和技能树也尤其的增加,格外多的配备等着您打到,而且种种装备还有分裂的本性,你还足以给配备附加上各个种种的属性,各个人的配备都得以是独一无二的。不得不说「贪婪洞窟」的底细也做得非常厉害,人物造型是会趁机你装备的更换而变更的。

在 Eclipse 中创建 MapReduce 项目

点击 File 菜单,选择 New -> Project…:

图片 11

创建Project

选择 Map/Reduce Project,点击 Next。

图片 12

创建MapReduce项目

填写 Project name 为 WordCount 即可,点击 Finish 就创制好了档次。

图片 13

填写项目名

此刻在左边的 Project Explorer 就能看出刚才建立的花色了。

图片 14

连串开创完毕

随即右键点击刚创设的 WordCount 项目,选取 New -> Class

图片 15

新建Class

亟待填写多个地点:在 Package 处填写 org.apache.hadoop.examples;在 Name
处填写 WordCount。

图片 16

填写Class信息

创办 Class 完毕后,在 Project 的 src 中就能看出 WordCount.java
这几个文件。将如下 WordCount 的代码复制到该文件中。

 1 package org.apache.hadoop.examples;
 2  
 3 import java.io.IOException;
 4 import java.util.StringTokenizer;
 5  
 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
 7 import org.apache.hadoop.fs.Path;
 8 import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
 9 import org.apache.hadoop.io.Text;
10 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
11 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
12 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
13 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
14 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
15 import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
16  
17 public class WordCount {
18  
19   public static class TokenizerMapper 
20        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
21  
22     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
23     private Text word = new Text();
24  
25     public void map(Object key, Text value, Context context
26                     ) throws IOException, InterruptedException {
27       StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
28       while (itr.hasMoreTokens()) {
29         word.set(itr.nextToken());
30         context.write(word, one);
31       }
32     }
33   }
34  
35   public static class IntSumReducer 
36        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
37     private IntWritable result = new IntWritable();
38  
39     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 
40                        Context context
41                        ) throws IOException, InterruptedException {
42       int sum = 0;
43       for (IntWritable val : values) {
44         sum += val.get();
45       }
46       result.set(sum);
47       context.write(key, result);
48     }
49   }
50  
51   public static void main(String[] args) throws Exception {
52     Configuration conf = new Configuration();
53     String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
54     if (otherArgs.length != 2) {
55       System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
56       System.exit(2);
57     }
58     Job job = new Job(conf, "word count");
59     job.setJarByClass(WordCount.class);
60     job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
61     job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
62     job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
63     job.setOutputKeyClass(Text.class);
64     job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
65     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
66     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
67     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
68   }
69 }

 

脚踏实地才最真,一款难得的纯粹 XC90PG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

通过 Eclipse 运行 MapReduce

在运作 MapReduce
程序前,还供给实践一项重点操作(也正是上边提到的通过复制配置文件解决参数设置难题):将
/usr/local/hadoop/etc/hadoop 上校有修改过的配置文件(如伪分布式须求core-site.xml 和 hdfs-site.xml),以及 log4j.properties 复制到 WordCount
项目下的 src 文件夹(~/workspace/WordCount/src)中:

cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml ~/workspace/WordCount/src
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml ~/workspace/WordCount/src
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties ~/workspace/WordCount/src

 

平素不复制那些文件的话程序将不大概正确运转,本课程最终再解释为啥需求复制那么些文件。

复制成功后,务必右键点击 WordCount 选取 refresh
举办刷新(不会活动刷新,需求手动刷新),能够看到文件结构如下所示:

图片 17

WordCount项目文件结构

点击工具栏中的 Run 图标,可能右键点击 Project Explorer 中的
WordCount.java,采用 Run As -> Run on Hadoop,就足以运作 MapReduce
程序了。可是出于没有点名参数,运行时会提醒 “Usage:
wordcount “,须求经过Eclipse设定一下一周转参数。

右键点击刚创造的 WordCount.java,采取 Run As -> Run
Configurations,在那里能够安装运营时的相干参数(要是 Java Application
上面没有 WordCount,那么须求先双击 Java Application)。切换来“Arguments” 栏,在 Program arguments 处填写 “input output” 就能够了。

图片 18

设置程序运营参数

只怕也能够间接在代码中安装好输入参数。可将代码 main()
函数的 String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); 改为:

// String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
String[] otherArgs=new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */

 

设定参数后,再次运维程序,能够看出运营成功的唤起,刷新 DFS Location
后也能收看输出的 output 文件夹。

图片 19

WordCount 运维结果

现今,你就可以使用 Eclipse 方便的开始展览 MapReduce程序的支出了。

铤而走险共有 2 种难度,共有 100 层随机地形洞窟,60 各样差异的天使和
BOSS,游戏的靶子也非常的粗略:打怪,升级,穿装备。听起来是否仿佛很简短,可是你每二次跻身洞窟都以叁个新的任性地形洞窟,打怪升级刷装备的快感让你就是想不断地向向下探底索,根本停不下来。

参考资料

未曾什么样体力限制,也没有 VIP 的打压,在「贪婪洞窟」你将体会到纯粹 CR-VPG
游戏的童趣。恐怕,那才是大家玩家真正想要玩的二十二日游。

历次进入洞窟你都亟需在洞窟中找到回城卷轴才能回城,加上你的背包空间也有限,而且回城只可以带上你的古金色装备回去,所以估测计算你手中的财富吧。在地形图上你仍是能够找到点石成金的点,帮你把装备变成粉红白,那样您就能指点你想要的装备,不过选用障碍伤者预计要犯病了~

脚踏实地才最真,一款难得的纯粹 帕杰罗PG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

玩过「饔飧不给」的小伙伴或者会发觉「贪婪洞窟」的画风略有点像「饔飧不济」,都应用了2D漫画式设计。并且,该作品还独创了捏脸系统,不一致风格的漫画五官拼接起来有着意料之外的奇葩效果。

实在才最真,一款难得的纯粹 RAV4PG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

贪婪洞窟是一款由阿哇龙团队开发的角色扮演、生存探险类单机游戏,算是在神州集镇上高雅一见的邻里独立
Roguelike
佳作。不得不说,那款「贪婪洞窟」在今日手游市镇一片井喷的爆炸场景中,其定位卓殊宝贵就是一款纯粹的
RPG
游戏,而玩家在娱乐中也将取得角色养成、装备收集、装备养成、击杀 BOSS
等等一多元成就感和满意感。

当然你也能够挑选购买钻石复活啦,嗯,这可都是茶色的现钞吧!土豪们根本不会注意的对不对!

娱乐打怪中还会产出有的发光的 Boss
怪,打掉之后会落下相比较厉害的配备。你还足以在洞穴中为投机的武装附魔加上属性,当然那是要有代价的,代价正是您的吸重力,贪心多试了一遍你可就从不魔力为温馨补补血啦!

玩耍的界面卓殊简单,城市和市场用圆形滚动的办法呈现了铤而走险、道具屋、武器店、饭馆和义务栏。在城镇还会有各样别的同伴走来走去,你还足以查看他们的武装属性。

扎扎实实才最真,一款难得的纯粹 奥德赛PG 新作 – 贪婪洞窟 #iOS #Android-爱屁屁

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注