Eclipse上的Hadoop MapReduce:清理暂存区域文件：/app/Hadoop/tmp/mapred/staging/myname183880112/.staging/job\u local183880112\u 0001 2014-04-04 16:02:31.633 java[44631:1903]无法从SCDynamicStore加载领域信息 14/04/04 16:02:32警告util.NativeCodeLoader:无法为您的平台加载本机hadoop库。。。在适用的情况下使用内置java类 14/04/04 16:02:32 WARN mapred.JobClient:使用GenericOptionsParser解析参数。应用程序应该为相同的应用程序实现工具。 14/04/04 16:02:32 WARN mapred.JobClient:未设置作业jar文件。可能找不到用户类。请参阅JobConf（类）或JobConf#setJar（字符串）。 14/04/04 16:02:32警告snappy.LoadSnappy:snappy本机库未加载 14/04/04 16:02:32信息映射。文件输入格式：进程的总输入路径：1 14/04/04 16:02:32 INFO mapred.JobClient:清理暂存区域文件：/app/hadoop/tmp/mapred/staging/myname183880112/.staging/job\u local183880112\u 0001 java.lang.NullPointerException 位于org.apache.hadoop.conf.Configuration.getLocalPath（Configuration.java:950） 位于org.apache.hadoop.mapred.JobConf.getLocalPath（JobConf.java:476） 位于org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.（LocalJobRunner.java:121） 位于org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner.submitJob（LocalJobRunner.java:592） 位于org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run（JobClient.java:1013） 位于org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run（JobClient.java:936） 位于java.security.AccessController.doPrivileged（本机方法） 位于javax.security.auth.Subject.doAs（Subject.java:415） 位于org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs（UserGroupInformation.java:1190） 位于org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal（JobClient.java:936） 位于org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJob（JobClient.java:910） 位于org.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob（JobClient.java:1353） 位于LineIndex.main（LineIndex.java:92）

我试图在Eclipse中使用Mapreduce为行索引执行Mapreduce程序。出现上述错误。我的代码是：

2014-04-04 16:02:31.633 java[44631:1903] Unable to load realm info from SCDynamicStore
14/04/04 16:02:32 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
14/04/04 16:02:32 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.
14/04/04 16:02:32 WARN mapred.JobClient: No job jar file set.  User classes may not be found. See JobConf(Class) or JobConf#setJar(String).
14/04/04 16:02:32 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded
14/04/04 16:02:32 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
14/04/04 16:02:32 INFO mapred.JobClient: Cleaning up the staging area file:/app/hadoop/tmp/mapred/staging/myname183880112/.staging/job_local183880112_0001
java.lang.NullPointerException
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getLocalPath(Configuration.java:950)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.getLocalPath(JobConf.java:476)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.<init>(LocalJobRunner.java:121)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner.submitJob(LocalJobRunner.java:592)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:1013)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:936)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
    at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1190)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:936)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJob(JobClient.java:910)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.runJob(JobClient.java:1353)
    at LineIndex.main(LineIndex.java:92)

公共类行索引{
公共静态类LineIndexMapper扩展了MapReduceBase
实现映射器{
私有最终静态文本字=新文本（）；
私有最终静态文本位置=新文本（）；
公共无效映射（可长写键、文本值、，
OutputCollector输出，报告器（报告器）
抛出IOException{
FileSplit FileSplit=（FileSplit）reporter.getInputSplit（）；
字符串文件名=fileSplit.getPath（）.getName（）；
location.set（文件名）；
字符串行=val.toString（）；
StringTokenizer itr=新的StringTokenizer（line.toLowerCase（））；
而（itr.hasMoreTokens（））{
set（itr.nextToken（））；
输出。收集（字、位置）；
}
}
}
公共静态类LineIndexReducer扩展了MapReduceBase
机具减速器{
public void reduce（文本键、迭代器值、，
OutputCollector输出，报告器（报告器）
抛出IOException{
布尔值优先=真；
StringBuilder toReturn=新建StringBuilder（）；
while（values.hasNext（））{
如果（！第一个）
返回。追加（“，”）；
第一个=假；
toReturn.append（values.next（）.toString（））；
}
collect（键，新文本（toReturn.toString（））；
}
}
/**
*程序的实际main（）方法；这是
*MapReduce作业的“驱动程序”。
*/
公共静态void main（字符串[]args）{
JobClient=newjobclient（）；
JobConf conf=newjobconf（LineIndex.class）；
conf.setJobName（“LineIndexer”）；
conf.setOutputKeyClass（Text.class）；
conf.setOutputValueClass（Text.class）；
addInputPath（conf，新路径（“输入”））；
setOutputPath（conf，新路径（“输出”））；
conf.setMapperClass（LineIndexMapper.class）；
conf.setReducerClass（LineIndexReducer.class）；
conf.addResource（新路径（“/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core site.xml”）；
conf.addResource（新路径（“/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs site.xml”）；
client.setConf（conf）；
试一试{
runJob（conf）；
}捕获（例外e）{
e、 printStackTrace（）；
}
}
}

我无法理解并解决此处的错误Nullpointerexception。

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有人能帮我一下吗？？？

能否将mapred-site.xml文件添加到配置类对象中，然后再试一次。 您可能还需要在该xml文件中指定属性

mapred.local.dir

 public class LineIndex {

  public static class LineIndexMapper extends MapReduceBase
      implements Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    private final static Text word = new Text();
    private final static Text location = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text val,
        OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
        throws IOException {

      FileSplit fileSplit = (FileSplit)reporter.getInputSplit();
      String fileName = fileSplit.getPath().getName();
      location.set(fileName);

      String line = val.toString();
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line.toLowerCase());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        output.collect(word, location);
      }
    }
  }



  public static class LineIndexReducer extends MapReduceBase
      implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
        OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
        throws IOException {

      boolean first = true;
      StringBuilder toReturn = new StringBuilder();
      while (values.hasNext()){
        if (!first)
          toReturn.append(", ");
        first=false;
        toReturn.append(values.next().toString());
      }

      output.collect(key, new Text(toReturn.toString()));
    }
  }


  /**
   * The actual main() method for our program; this is the
   * "driver" for the MapReduce job.
   */
  public static void main(String[] args) {
    JobClient client = new JobClient();
    JobConf conf = new JobConf(LineIndex.class);

    conf.setJobName("LineIndexer");

    conf.setOutputKeyClass(Text.class);
    conf.setOutputValueClass(Text.class);

    FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path("input"));
    FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("output"));


    conf.setMapperClass(LineIndexMapper.class);
    conf.setReducerClass(LineIndexReducer.class);
    conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml"));
    conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml"));

    client.setConf(conf);

    try {
      JobClient.runJob(conf);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}