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  • Eclipse运行C程序

    万次阅读 2017-10-14 21:59:26
    这篇文章是关于Eclipse中书写C程序代码的文章.

    一、安装Eclipse

    下载地址:

    http://www.eclipse.org/downloads/packages/release/Oxygen/R

    解压运行exe文件即可。


    二、下载MinGW编译器

    下载地址:

    https://sourceforge.net/projects/mingw/files/latest/download?source=files

         1、双击运行exe文件,选择要下载到电脑的地方,等待一段时间;

    2、开始安装,右击一个个选择mark for installation

    3、选择installation下的apply changes,然后等待安装即可,需要一段时间;

    4、安装好之后,需要配置MinGW;

    我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->Path中:添加你安装目录下的bin文件夹

    (如果没有表格显示,则要在后面加上分号,然后写入你的文件夹下面的bin目录)

    测试:进入DOS目录,输入gcc;

    出现上面的显示表示安装成功.

    可以书写一个helloworld.c文件,然后进行编译gcc helloworld.c -o helloworld,将会生成一个helloworld.exe文件,dos输入helloworld将会打印出helloworld.c中编写的内容。


    三、安装CDT插件

     1、进入http://www.eclipse.org/cdt/downloads.php 。选择和自己安装的 Eclipse 匹配的 CDT 插件版本,这里以Oxygen版本为例,

    将下面的连接,复制粘贴到Eclipse->help->Install New SoftWare...,键盘敲击Enter,然后勾选全部选项,点击Next进行插件下载即可。


    2、点击右上角的小图标,出现C/C++视图表示插件安装成功.



    四、运行C程序

    步骤一:创建一个C项目

    步骤二:这里其实选择VC++和下面的MinGW GCC均可

    步骤三:

    单击工程名,右键新建SourceFile添加一个C语言文件,编写一个简单的HelloWorld程序。

    步骤四:右击项目,选择Build Project

    步骤五:右击项目,选择Run as->Local C/C++ Application(其实右击文件,选择Run as->Local C/C++ Application也可以运行单个文件)

    运行结果:


    注:比较遗憾的是Eclipse中书写C/C++代码只有.、->、::的提示,并没有字母的提示,提示功能并没有VS那么强大。


    展开全文
  • eclipse运行java程序

    千次阅读 2019-01-29 09:10:11
    好长时间没有用过eclipse,竟然忘记了程序进去的入口。 jdk的安装地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html ...eclipse安...

    好长时间没有用过eclipse,竟然忘记了程序进去的入口。
    jdk的安装地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
    https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
    eclipse安装地址:https://www.eclipse.org/

    eclipse 和jDK安装过程不多说了,网上有安装教程。
    下面说下使用eclipse运行java程序:
    1.打开eclipse,点击左上角“File–New–Java Project”
    在这里插入图片描述
    2.进入如下所示的界面,填写"[Project name]–Finish"即可
    在这里插入图片描述
    3.完成之后,出现如下界面,右键“src–New–class”,创建java小程序。

    在这里插入图片描述
    4.出现如下界面。填写“[Name]–finish”,完成。
    在这里插入图片描述
    5.编写简单的java小程序为例,ctrl+S保存;
    package test;

    public class test1 {
    public static void main(String args[])
    {
    System.out.println(“Hello.java World!”);
    }

    }
    6.右键“Run As – java Application”,查看运行结果。
    在这里插入图片描述
    7.出现以下结果,表示运行成功。
    在这里插入图片描述

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  • 使用Eclipse编译运行MapReduce程序

    千次阅读 2019-01-06 21:26:54
    下载eclipse 64位: http://eclipse.bluemix.net/packages/mars.1/?JAVA-LINUX64 ...要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin文件地址https://download.csdn.net/downlo...

    下载eclipse 64位: http://eclipse.bluemix.net/packages/mars.1/?JAVA-LINUX64
    解压到安装目录

    1. 安装 Hadoop-Eclipse-Plugin
      要在 Eclipse 上编译和运行 MapReduce 程序,需要安装 hadoop-eclipse-plugin文件地址https://download.csdn.net/download/u014072118/10899835
      在继续配置前请确保已经开启了 Hadoop。
    2. 配置 Hadoop-Eclipse-Plugin
      启动 Eclipse 到preferences在这里插入图片描述
      切换 Map/Reduce 开发视图
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      设置 fs.defaultFS 为 hdfs://zhd:9000,则 DFS Master 的 Port 要改为 9000。Map/Reduce(V2) Master 的 Port 用默认的即可,Location Name 随意填写
      在这里插入图片描述
      未打开会产生以下错误或者上图配置名称不一致也会产生
      在这里插入图片描述
      3.在 Eclipse 中操作 HDFS 中的文件
      配置好后,点击左侧 Project Explorer 中的 MapReduce Location (点击三角形展开)就能直接查看 HDFS 中的文件列表了(HDFS 中要有文件,如下图是 WordCount 的输出结果),双击可以查看内容,右键点击可以上传、下载、删除 HDFS 中的文件,无需再通过繁琐的 hdfs dfs -ls 等命令进行操作了
      注意:HDFS 中的内容变动后,Eclipse 不会同步刷新,需要右键点击 Project Explorer中的 MapReduce Location,选择 Refresh,才能看到变动后的文件。
      在这里插入图片描述
      4.在 Eclipse 中创建 MapReduce 项目
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      代码
    package org.apache.hadoop.examples;
     
    import java.io.IOException;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.StringTokenizer;
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    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 WordCount {
        public WordCount() {
        }
     
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration conf = new Configuration();
            String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
            if(otherArgs.length < 2) {
                System.err.println("Usage: wordcount <in> [<in>...] <out>");
                System.exit(2);
            }
     
            Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
            job.setJarByClass(WordCount.class);
            job.setMapperClass(WordCount.TokenizerMapper.class);
            job.setCombinerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
            job.setReducerClass(WordCount.IntSumReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
     
            for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
                FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
            }
     
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
        }
     
        public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
            private IntWritable result = new IntWritable();
     
            public IntSumReducer() {
            }
     
            public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
                int sum = 0;
     
                IntWritable val;
                for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                    val = (IntWritable)i$.next();
                }
     
                this.result.set(sum);
                context.write(key, this.result);
            }
        }
     
        public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
            private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
            private Text word = new Text();
     
            public TokenizerMapper() {
            }
     
            public void map(Object key, Text value, Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
                StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
     
                while(itr.hasMoreTokens()) {
                    this.word.set(itr.nextToken());
                    context.write(this.word, one);
                }
     
            }
        }
    }
    

    右键点击刚创建的 WordCount.java,选择 Run As -> Run Configurations,在此处可以设置运行时的相关参数(如果 Java Application 下面没有 WordCount,那么需要先双击 Java Application)。切换到 “Arguments” 栏,在 Program arguments 处填写 “input output” 就可以了
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • eclipse运行spark程序

    千次阅读 2015-12-23 21:37:43
    最近在学spark,尝试在Windows+Eclipse运行程序,现在分享给大家 首先,你得把你要处理的文件上传带HDFS,怎么上传文件网上都有教程,此处不再赘述。

    最近在学spark,尝试在Windows+Eclipse运行程序,现在分享给大家

    首先,你得把你要处理的文件上传带HDFS,怎么上传文件网上都有教程,此处不再赘述。

    项目结构图



    源代码

    import org.apache.spark.SparkContext
    import org.apache.spark.SparkContext._
    import org.apache.spark.SparkConf
    
    object SimpleApp {
      def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "hdfs://master:9000/user/root/input/file1.txt" // 读取hdfs上的文件
        val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
        println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
      }
    }

    错误解决办法

    可能大家在运行的时候会报如下错误

    A master URL must be set in your configuration



    这是因为从提示中可以看出找不到程序运行的master,此时需要配置环境变量。

    传递给spark的master url可以有如下几种:

        local 本地单线程
        local[K] 本地多线程(指定K个内核)
        local[*] 本地多线程(指定所有可用内核)
        spark://HOST:PORT 连接到指定的 Spark standalone cluster master,需要指定端口。
        mesos://HOST:PORT 连接到指定的 Mesos 集群,需要指定端口。
        yarn-client客户端模式 连接到 YARN 集群。需要配置 HADOOP_CONF_DIR。
    
        yarn-cluster集群模式 连接到 YARN 集群。需要配置 HADOOP_CONF_DIR。

    不要慌,右键单击项目 Run Configuration进行如下配置
    输入“-Dspark.master=local”即可
    如下图



    点击run,运行结果如下图



    Scala for Eclipse

    展开全文
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怎么运行eclipse程序