Linux下Hadoop的分布式配置和使用.doc

Linux下Hadoop的分布式配置和使用
Linux下Hadoop分布式配置和使用（适用于0.20及以后版本）
詹坤林 2010年5月

目 录
介绍 2
0 集群网络环境介绍 2
1 /etc/hosts文件配置 2
2 SSH无密码验证配置 3
2.1 选择一：配置Namenode无密码登录所有Datanode 3
2.1选择二：配置所有节点之间SSH无密码验证 4
3 JDK安装和Java环境变量配置 5
3.1 安装 JDK 1.6 5
3.2 Java环境变量配置 5
4 Hadoop集群配置 5
5 Hadoop集群启动 8
6 Hadoop使用 10
6.1 客户机与HDFS进行交互 10
6.1.1 客户机配置 10
6.1.2 列出HDFS根目录/下的文件 11
6.1.3 列出当前用户主目录下的文件 11
6.1.4 HDFS用户管理 11
6.1.5 复制本地数据到HDFS中 12
6.1.6 数据副本说明 12
6.1.7 hadoop-site.xml参数说明 13
6.1.8 HDFS中的路径 13
6.1.8 Hadoop相关命令 14
6.2 客户机提交作业到集群 14
6.2.1 客户机配置 14
6.2.2 一个测试例子WordCount 15
6.2.3 编写Hadoop应用程序并在集群上运行 16
6.2.4 三种模式下编译运行Hadoop应用程序 16
6.2.5 提交多个作业到集群 18
附 程序 19

介绍
这是本人在完全分布式环境下在Cent-OS中配置Hadoop-0.19.1时的总结文档，但该文档也适合其他版本的Linux系统和目前各版本的Hadoop(Hadoop-0.20之后的版本配置文件hadoop-site.xml被拆分成了三个core-site.xml，hdfs-site.xml和mapred-site.xml，这里会说明0.20后的版本中如何配置这三个文件)。
Hadoop配置建议所有配置文件中使用主机名进行配置，并且机器上应在防火墙中开启相应端口，并设置SSHD服务为开机启动，此外java环境变量可以在/etc/profile中配置。
0 集群网络环境介绍
集群包含三个节点：1个namenode，2个datanode，节点之间局域网连接，可以相互ping通。节点IP地址和主机名分布如下：
10.10.97.132 gc03vm12 namenode
10.10.97.142 gc04vm12 datanode01
10.10.97.144 gc04vm14 datanode02
所有节点均是Cent-OS系统，防火墙均禁用，sshd服务均开启并设置为开机启动。
所有节点上均创建了一个hadoop用户，用户主目录是/home/hadoop。
所有节点上均创建了一个目录/usr/local/hadoop，并且拥有者是hadoop用户。因为该目录用于安装hadoop，用户对其必须有rwx权限。（一般做法是root用户在/usr/local下创建hadoop目录，并修改该目录拥有者为nutch(chown –R nutch:nutch /usr/local/hadoop)。
1 /etc/hosts文件配置
(1)namenode节点上编辑/etc/hosts文件
将所有节点的名字和IP地址写入其中，写入如下内容，注意注释掉127.0.0.1行，保证内容如下：
10.10.97.132 gc03vm12
10.10.97.142 gc04vm12
10.10.97.144 gc04vm14
# 127.0.0.1 centos54 localhost.localdomain localhost
(2)将Namenode上的/etc/hosts文件复制到所有数据节点上，操作步骤如下:
root用户登录namenode；
执行命令：scp /etc/hosts root@datanode ip:/etc/hosts
2 SSH无密码验证配置
Hadoop需要使用SSH协议，namenode将使用SSH协议启动namenode和datanode进程，datanode向namenode传递心跳信息可能也是使用SSH协议，这是我认为的，还没有做深入了解，datanode之间可能也需要使用SSH协议。假若是，则需要配置使得所有节点之间可以相互SSH无密码登陆验证。下面给出了两种配置方式，用户可以选择第一种，若实验中出现问题可选择第二种进行尝试。
2.1 选择一：配置Namenode无密码登录所有Datanode
(0)原理
Namenode作为客户端，要实现无密码公钥认证，连接到服务端datanode上时，需要在namenode上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，而后将公钥复制到datanode上。当namenode通过ssh连接datanode时，datanode就会生成一个随机数并用namenode的公钥对随机数进行加密，并发送给namenode。namenode收到加密数之后再用私钥进行解密，并将解密数回传给datanode，datanode确认解密数无误之后就允许namenode进行连接了。这就是一个公钥认证过程，其间不需要用户手工输入密码。重要过程是将客户端namenode公钥复制到datanode上。
所有机器上生成密码对，所有节点上执行以下命令:
ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/ hadoop /.ssh/id_rsa): 默认路径
Enter passphrase (empty for no passphrase): 回车，空密码
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /home/ hadoop /.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/ hadoop /.ssh/id_rsa.pub.
这将在/home/hadoop/.ssh/目录下生成一个私钥id_rsa和一个公钥id_rsa.pub。
在namenode节点上做如下配置
cp id_rsa.pub authorized_keys namenode的公钥
使用SSH协议将namenode的公钥信息authorized_keys复制到所有DataNode的.ssh目录下。
scp authorized_keys data节点ip地址:/home/hadoop/.ssh
这样配置过后，namenode可以无密码登录所有datanode，可以通过命令
“ssh 节点ip地址”来验证。
配置完毕，在namenode上执行“ssh 本机，所有数据节点”命令，因为ssh执行一次之后将不会再询问。
2.1选择二：配置所有节点之间SSH无密码验证
(0)原理
节点A要实现无密码公钥认证连接到节点B上时，节点A是客户端，节点B是服务端，需要在客户端A上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，而后将公钥复制到服务端B上。当客户端A通过ssh连接服务端B时，服务端B就会生成一个随机数并用客户端A的公钥对随机数进行加密，并发送给客户端A。客户端A收到加密数之后再用私钥进行解密，并将解密数回传给B，B确认解密数无误之后就允许A进行连接了。这就是一个公钥认证过程，其间不需要用户手工输入密码。重要过程是将客户端A公钥复制到B上。
因此如果要实现所有节点之间无密码公钥认证，则需要将所有节点的公钥都复制到所有节点上。
(1)所有机器上生成密码对
(a)所有节点用hadoop用户登陆，并执行以下命令，生成rsa密钥对:
ssh-keygen -t rsa
这将在/home/hadoop/.ssh/目录下生成一个私钥id_rsa和一个公钥id_rsa.pub。
(b)将所有datanode节点的公钥id_rsa.pub传送到namenode上:
cp id_rsa.pub datanode01.id_rsa.pub
scp datanode01.id_rsa.pub namenode节点ip地址:/home/hadoop/.ssh
......
cp id_rsa.pub datanoden.id_rsa.pub
scp datanoden.id_rsa.pub namenode节点ip地址:/home/hadoop/.ssh
(c)namenode节点上综合所有公钥(包括自身)并传送到所有节点上
cp id_rsa.pub authorized_keys 这是namenode自己的公钥
cat datanode01.id_rsa.pub >> authorized_keys
......
cat datanode0n.id_rsa.pub >> authorized_keys
然后使用SSH协议将所有公钥信息authorized_keys复制到所有DataNode的.ssh目录下
scp authorized_keys data节点ip地址:/home/hadoop/.ssh
这样配置过后，所有节点之间可以相互SSH无密码登陆，可以通过命令
“ssh 节点ip地址”来验证。
配置完毕，在namenode上执行“ssh 本机，所有数据节点”命令，因为ssh执行一次之后将不会再询问。
3 JDK安装和Java环境变量配置
3.1 安装 JDK 1.6
root用户登陆，在Namenode节点上新建文件夹/usr/program，下载JDK安装包jdk-6u13-linux-i586.bin,复制到目录/usr/ program下，在命令行进入该目录，执行命令“./ jdk-6u13-linux-i586.bin”，命令运行完毕，将在目录下生成文件夹jdk1.6.0_13，安装完毕。
安装完成后，修改/usr/program目录拥有着为nutch用户，
Chown -R nutch:nutch /usr/program
/usr/ program目录需要复制到所有数据节点上。
3.2 Java环境变量配置
root用户登陆，命令行中执行命令”vi /etc/profile”,并加入以下内容，配置环境变量(注意/etc/profile这个文件很重要，后面Hadoop的配置还会用到)。
# set java environment
export JAVA_HOME=/usr/program/jdk1.6.0_13/
export JRE_HOME=/usr/program/jdk1.6.0_13/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
保存并退出，执行以下命令使配置生效
chmod +x /etc/profile
source /etc/profile
配置完毕，在命令行中使用命令”java -version”可以判断是否成功。在hadoop用户下测试java –version，一样成功。
将Namenode上的/etc/profile复制到所有数据节点上。操作步骤如下:
root用户登录namenode；
执行命令：scp /etc/profile root@datanode ip:/etc/profile
4 Hadoop集群配置
在namenode上执行:
Hadoop用户登录。
下载hadoop-0.19.1，将其解压到/usr/local/hadoop目录下，解压后目录形式是/usr/local/hadoop/hadoop-0.19.1。使用如下命令:
tar zxvf hadoop-0.19.1.tar.gz
(1)配置Hadoop的配置文件
(a)配置hadoop-env.sh
$ vi nutch-1.0/conf/hadoop-env.sh
# set java environment
export JAVA_HOME=/usr/program/jdk1.6.0_13/
(b)配置conf/hadoop-site.xml
Hadoop配置参数的含义请参考conf/Hadoop-default.xml。
Hadoop-0.20之后的版本请分别配置core-site.xml，hdfs-site.xml和mapred-site.xml三个配置文件，配置方法即将下面hadoop-site.xml文件中的三块参数分别复制到三个文件当中。
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>

<!—core-site.xml-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://gc03vm12:9000</value>
<description>HDFS的URI，文件系统://namenode标识:端口号</description>
</property>

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/hadooptmp</value>
<description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
</property>

<!—hdfs-site.xml-->
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
<description>namenode上存储hdfs名字空间元数据 </description>
</property>

<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
<description>datanode上数据块的物理存储位置</description>
</property>

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
<description>副本个数，不配置默认是3,应小于datanode机器数量</description>
</property>

<!—mapred-site.xml-->
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>gc03vm12:9001</value>
<description>jobtracker标识:端口号，不是URI</description>
</property>

<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/mapred/local</value>
<description>tasktracker上执行mapreduce程序时的本地目录</description>
</property>

<property>
<name>mapred.system.dir</name>
<value>/tmp/hadoop/mapred/system</value>
<description>这个是hdfs中的目录，存储执行mr程序时的共享文件</description>
</property>

</configuration>
(c)配置masters文件,加入namenode的主机名
gc03vm12
(d)配置slaves文件, 加入所有datanode的主机名
gc04vm12
gc04vm14
(2)复制配置好的各文件到所有数据节点上。
root用户下:
scp /etc/hosts 数据节点ip地址:/etc/hosts
scp /etc/profile 数据节点ip地址:/etc/profile
scp /usr/program 数据节点ip地址:/usr/program
nutch用户下:
scp /usr/local/hadoop 数据节点ip地址: /usr/local/
5 Hadoop集群启动
Namenode执行：
格式化namenode，格式化后在namenode生成了hdfs/name文件夹
bin/hadoop namenode –format
启动hadoop所有进程，
bin/start-all.sh（或者先后执行start-dfs.sh和start-mapreduce.sh）。
可以通过以下启动日志看出，首先启动namenode,然后启动datanode1,datanode2,然后启动secondarynamenode。再启动jobtracker,然后启动tasktracker1,最后启动tasktracker2。

启动hadoop成功后，在namenode中生成了hadooptmp文件夹，在datanode中生成了hdfs文件夹和mapred文件夹。
namenode上用java自带的小工具jps查看进程
# jps
8383 JobTracker
8733 Jps
8312 SecondaryNameNode
8174 NameNode
每个datanode上查看进程
# jps
7636 DataNode
7962 Jps
7749 TaskTracker
在namenode上查看集群状态
bin/hadoop dfsadmin –report
Configured Capacity: 16030539776 (14.93 GB)
Present Capacity: 7813902336 (7.28 GB)
DFS Remaining: 7748620288 (7.22 GB)
DFS Used: 65282048 (62.26 MB)
DFS Used%: 0.84%

-------------------------------------------------
Datanodes available: 2 (2 total, 0 dead)

Name: 10.10.97.142:50010
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 8015269888 (7.46 GB)
DFS Used: 32641024 (31.13 MB)
Non DFS Used: 4364853248 (4.07 GB)
DFS Remaining: 3617775616(3.37 GB)
DFS Used%: 0.41%
DFS Remaining%: 45.14%
Last contact: Thu May 13 06:17:57 CST 2010

Name: 10.10.97.144:50010
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 8015269888 (7.46 GB)
DFS Used: 32641024 (31.13 MB)
Non DFS Used: 3851784192 (3.59 GB)
DFS Remaining: 4130844672(3.85 GB)
DFS Used%: 0.41%
DFS Remaining%: 51.54%
Last contact: Thu May 13 06:17:59 CST 2010
Hadoop 的web 方式查看：http:// namenode ip地址:50070

Hadoop查看工作情况: http:// namenode ip地址:50030

6 Hadoop使用
Hadoop有两个重要的模块：MapReduce和HDFS，HDFS是一个分布式文件系统，用于存储数据，MapReduce是一个编程框架，Hadoop中运行的程序均是MapReduce作业，一个作业分为若干个Map任务和Reduce任务。
6.1 客户机与HDFS进行交互
6.1.1 客户机配置
可以查看HDFS中的数据，向HDFS中写入数据。
(1)选择一台机器，该机器可以是Hadoop集群中的节点，也可以是集群之外的机器。下面说明在集群之外的客户机上如何操作与HDFS交互，集群之内的节点省去配置过程。
(2)集群之外的机器请保证和Hadoop集群是网络连通的，并且安装了Hadoop(解压安装包即可)并在conf/hadoop-site.xml中做了相关配置，至少配置如下：
<configuration>

<!—core-site.xml-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://gc04vm12:9000</value>
<description> </description>
</property>

<!—mapred-site.xml-->
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>gc03vm12:9001</value>
<description>jobtracker标识:端口号，不是URI</description>
</property>

</configuration>

(3)按照以上步骤配置完成后，即可在客户机的命令行中执行命令，查看HDFS文件系统。
6.1.2 列出HDFS根目录/下的文件
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -ls /
Found 3 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2010-05-21 00:42 /tmp
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2010-05-21 00:53 /user
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2010-05-21 00:55 /usr
第一列是目录权限，第二列的hadoop是目录拥有者，第三列是组名，第4列是目录大小(单位是B)，第5列是目录的绝对路径。这里表示/目录下有三个目录。这里的用户hadoop是安装hadoop的用户，是超级用户，相当于Linux操作系统的root用户，组supergroup相当于root用户组。
6.1.3 列出当前用户主目录下的文件
Hadoop默认当前HDFS中的用户就是当前登录客户机的用户。
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs –ls
ls: Cannot access .: No such file or directory.
提示不能访问时因为hdfs中没有/user/root目录。
注意：这里的当前用户主目录是客户机中当前登录用户的主目录，即HDFS中的“/user/用户名”目录，由于当前是root用户登录，命令“bin/hadoop dfs –ls”访问的是HDFS中的“/user/root目录”。此时若/user/root目录不存在，则会出现上面的提示。
由于HDFS中不存在root用户，所以客户机当前登录用户无法向HDFS中写入数据，因为对HDFS中的所有目录没有写权限，只有r读权限。要使当前用户能够向HDFS中写入数据，必须在HDFS中创建root用户并且创建相应目录，赋予相关权限。
总之，HDFS的用户权限和Linux一样重要。
6.1.4 HDFS用户管理
创建HDFS用户需要使用hadoop用户登录客户机器，并且执行hadoop相关命令。由于Hadoop默认当前HDFS中的用户就是当前登录客户机的用户，所以当前HDFS用户即为Hadoop超级用户hadoop。
Hadoop似乎没有提供创建用户的命令，但要在HDFS中创建用户和用户组可以这样做。
(i)Hadoop超级用户hadoop在hdfs中创建目录/user/root，
即 bin/hadoop dfs -mkdir /user/root
(ii)更改/user/root目录所属用户和组，
即bin/hadoop dfs -chown -R root:root /user/root,命令执行完毕Hadoop将默认创建有用户root，用户组root。
注意：若此处没有指定组，则默认将root用户分配到supergroup组， bin/hadoop dfs -chown -R root /user/root
(ii)这样就相当于在hdfs中创建了用户root，组root。并且当前客户机的root用户对hdfs中的/user/root目录进行rwx。
6.1.5 复制本地数据到HDFS中
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs –copyFromLocal /local/x /user/root/
执行以上命令即能将本地数据上传到HDFS中，上传的文件将会被分块，并且数据块将物理存储在集群数据节点的hadoop-site.xml文件中的dfs.data.dir参数指定的目录下，用户可以登录数据节点查看相应数据块。
HDFS中一个文件对应若干数据块，如果文件小于块大小(默认64M)，则将会存储到一个块中，块大小即文件大小。若文件很大，则分为多个块存储。

6.1.6 数据副本说明
Hadoop-site.xml文件中的dfs.replication参数指定了数据块的副本数量。一个文件被分为若干数据块，其所有数据块副本的名字和元数据都是一样的，例如下图显示了上传一个目录(包含两个小文件)到HDFS后数据节点中数据块情况：

图 节点一上的副本

图 节点二上的副本
6.1.7 hadoop-site.xml参数说明
(1) hadoop.tmp.dir
该参数默认值是“/tmp/hadoop-{当前登录用户名}”。
它是本地路径，当第一次启动Hadoop集群进程时在namenode节点的本地创建该目录，其作用是存储相关临时文件。
(2)mapred.system.dir
该参数默认值是${hadoop.tmp.dir}/mapred/system，它所表示的目录是hdfs中的路径，是相对于dfs.default.name的路径，即它在hdfs中的绝对路径是{$dfs.default.name}/{$mapred.system.dir}。
该参数指定的目录的作用是当作业运行时，存储作业相关文件，供tasktracker节点共享。
一般hdfs系统中/目录下可以看到该参数指定的目录，如
[nutch@gc04vm12 nutch-1.0]$ bin/hadoop dfs -lsr /
drwxr-xr-x - nutch supergroup /tmp
drwxr-xr-x - nutch supergroup /tmp/hadoop
drwxr-xr-x - nutch supergroup /tmp/hadoop/mapred
drwx-wx-wx - nutch supergroup /tmp/hadoop/mapred/system (即此)
其他参数参见hadoop-default.xml中的说明。
6.1.8 HDFS中的路径
首先请查阅资料，把握URI的概念。在HDFS中，例如下面这些形式均是URI（注意不是URL，URI概念比URL更广）。例如file:///，hdfs://x/y/z，/x/y/z，z。
HDFS路径应该可以分为三种：绝对URI路径，即
hdfs://namenode:端口/xxxx/xxxx
这种形式；HDFS绝对路径 ，例如/user或者///user，注意使用/或者///表示根目录，而不能使用//；HDFS相对路径，例如x，此路径往往是相对于当前用户主目录/user/用户名而言，例如x对应的HDFS绝对路径是/user/hadoop/x。
Hadoop-site.xml中参数mapred.system.dir的值所指的路径是HDFS的绝对路径，它和fs.default.name参数一起构成了绝对URI，例如参数值/tmp/hadoop/mapred/system最终将对应的是绝对URI：
hdfs://gc04vm12:9000/tmp/hadoop/mapred/system
无论使用何种路径，均能查看HDFS中的数据，例如：

6.1.8 Hadoop相关命令
Hadoop提供一系列的命令，在bin中，例如bin/hadoop fs –x；bin/hadoop namenode –x等等。其中有些命令只能在namenode上执行。
bin下还有一些控制脚本，例如start-all.sh、start-mapred.sh、start-dfs.sh等等。数据节点上运行start-all.sh将会只启动本节点上的进程，如datanode、tasktracker。
6.2 客户机提交作业到集群
6.2.1 客户机配置
可以在客户机上向Hadoop集群提交作业。
(1)选择一台机器，该机器可以是Hadoop集群中的节点，也可以是集群之外的机器。下面说明在集群之外的客户机上如何向hadoop提交作业，集群之内的节点省去配置过程。
(2)集群之外的机器请保证和Hadoop集群是网络连通的，并且安装了Hadoop(解压安装包即可)并在conf/hadoop-site.xml中做了相关配置，至少配置如下：
<configuration>

<!—core-site.xml-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://gc04vm12:9000</value>
<description> </description>
</property>

<!—mapred-site.xml-->
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>gc03vm12:9001</value>
<description>jobtracker标识:端口号，不是URI</description>
</property>

</configuration>

(3)按照以上步骤配置完成后，即可在客户机的命令行中执行命令，向hadoop提交作业。
6.2.2 一个测试例子WordCount
计算输入文本中词语数量的程序WordCount在Hadoop主目录下的java程序包hadoop-0.19.1-examples.jar中，执行步骤如下：
(1)上传数据到HDFS中
bin/hadoop fs -mkdir mytest
bin/hadoop fs -copyFromLocal /home/hadoop/mytest/input1
bin/hadoop fs -copyFromLocal /home/hadoop/mytest/input2
(2)执行命令，提交作业
bin/hadoop jar hadoop-0.19.1-examples.jar wordcount mytest/* output
命令执行完毕，在页面http://namenodeip:50030/中能够看到作业执行情况。
(3)程序输出
程序将统计mytest目录下的所有文本文件中词语的数量，并将结果输出到hdfs的output目录下的part-00000文件中。这里的output目录是程序生成的目录，程序运行前不可存在。执行以下命令可以查看结果。
bin/hadoop fs -cat output/part-00000
6.2.3 编写Hadoop应用程序并在集群上运行
这里介绍一个向HDFS中写入数据的例子(注意不是MR程序)来说明编写Hadoop应用程序并放到集群上运行的步骤。
(1)客户端编写应用程序并编译运行，进行测试。
编写程序一般需要引入hadoop相关jar包或者直接使用hadoop整个程序包，相关代码见附录。
(2)打包应用程序
在eclipse中打包成jar文件存储到相应目录下，例如/hadoop/ jarseclipse/dfsOperator.jar。
(3)上传数据到HDFS
bin/hadoop fs –copyFromLocal local dst
本实例中不需要上传数据，一般的程序都涉及输入数据。
(4)执行应用程序
bin/hadoop jar x.jar jar包中主类名 [输入参数] [输出参数]
这里使用的命令是:
bin/hadoop jar ~/jarseclipse/dfsOperator.jar DFSOperator
6.2.4 三种模式下编译运行Hadoop应用程序
集群是完全分布式环境，Hadoop的MR程序将以作业的形式提交到集群中运行。我们在客户端编写Hadoop应用程序时一般是在伪分布式模式或单击模式下进行编译，然后将编译无误的程序打成包提交到Hadoop集群中，当然我们仍可直接让程序在Hadoop集群中编译。
(1)让Hadoop应用程序在直接在集群中编译
将hadoop整个包导入eclipse中，配置hadoop-site.xml文件如下：
<configuration>

<!—core-site.xml-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://gc04vm12:9000</value>
<description> </description>
</property>

<!—mapred-site.xml-->
<property