1.Hadoop--HDFS的源码API环境搭建、在IDEA里对HDFS简单操作
2.Intelj IDEA 配置 Hadoop 远程调试环境
3.Idea 开发Mapreduce遇到的导入问题，代码不能自动实现方法！源码搞了很久没搞出来，导入哪位大牛知道这个？

Hadoop--HDFS的源码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，导入淘客云源码首先安装Hadoop。源码安装完成后，导入可以利用Maven将其与Hadoop集成，源码便于管理和操作。导入在项目的源码resources目录中，创建一个名为"log4j.properties"的导入配置文件，以配置日志相关设置。源码

       接着，导入在Java项目中，源码创建一个名为"hdfs"的包，然后在其中创建一个类。ssh解析源码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，tp发卡源码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，我们实现了代码的对接app源码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。sping源码分析

       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