上篇介绍了Hadoop的配置合开发环境的搭建，现在我们再看看环境搭建后如何在自己的Eclipse中运行我们的MapReduce程序。
Ubuntu 14.04
Hadoop 2.7.1
Eclipse 4.2
本教程在 Hadoop 2.7.1 下验证通过，理论上适合于任何原生 Hadoop 2 版本，如 Hadoop 2.6.0 也可以。
准备工作
安装好 Eclipse，可在 Ubuntu 软件中心直接搜索安装。
在左侧任务栏，点击“Ubuntu软件中心”。
Ubuntu软件中心Ubuntu软件中心
在右上角搜索栏中搜索 eclipse，在搜索结果中单击 eclipse，并点击安装。
安装Eclipse安装Eclipse
如此，就完成了 eclipse 的安装。Eclipse 的默认安装目录为：/usr/lib/eclipse。
安装 Hadoop-Eclipse-Plugin
下载 hadoop2x-eclipse-plugin ，将 release 中的 hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.2.0.jar （虽然标注的是 2.2.0，但在 2.6.0 下是没问题的，应该在 2.x 版本下都可以）复制到 Eclipse 安装目录的 plugin 文件夹中，运行 eclipse -clean 重启 Eclipse 即可。
cd ~/下载/
unzip ./hadoop2x-eclipse-plugin-master.zip
cd /usr/lib/eclipse
sudo cp ~/下载/hadoop2x-eclipse-plugin-master/release/hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.2.0.jar ./plugins/
./eclipse -clean
配置 Hadoop-Eclipse-Plugin
启动 Eclipse 后就可以在左侧的Project Explorer中看到 DFS Locations（若看到的是 welcome 界面，点击左上角的 x 关闭就可以看到了）。
安装好Hadoop-Eclipse-Plugin插件后的效果安装好Hadoop-Eclipse-Plugin插件后的效果
插件需要进一步的配置。
第一步：选择 Window 菜单下的 Preference。
打开Preference打开Preference
此时会弹出一个窗体，窗体的左侧会多出 Hadoop Map/Reduce 选项，点击此选项，选择 Hadoop 的安装目录（如/usr/local/hadoop，Ubuntu不好选择目录，直接输入就行）。
选择 Hadoop 的安装目录选择 Hadoop 的安装目录
第二步：切换 Map/Reduce 工作目录，选择 Window 菜单下选择 Open Perspective -> Other，弹出一个窗体，从中选择 Map/Reduce 选项即可进行切换。
切换 Map/Reduce 工作目录切换 Map/Reduce 工作目录
第三步：建立与 Hadoop 集群的连接，点击 Eclipse软件右下角的 Map/Reduce Locations 面板，在面板中单击右键，选择 New Hadoop Location。
建立与 Hadoop 集群的连接建立与 Hadoop 集群的连接
在弹出来的 General 选项面板中进行 Master 的设置，设置要要 Hadoop 的配置一致，如我使用的Hadoop伪分布式配置，设置了 fs.defaultFS 为 hdfs://localhost:9000，则 DFS Master 那的 Post 也应改为 9000。
Location Name 随意填写，Map/Reduce Master 的 Host 就填写你本机的IP（localhost 也行），Port 默认就是 50020。最后的设置如下：
Hadoop Location 的设置Hadoop Location 的设置
接着再切换到 Advanced parameters 选项面板，这边有详细的配置，切记需要与 Hadoop 的配置(/usr/local/hadoop/etc/hadoop中的配置文件)一致，如我配置了 hadoop.tmp.dir ，就要进行修改。
Hadoop Location 的设置Hadoop Location 的设置
最后点击 finish，Map/Reduce Location 就创建好了。
这样配置就完成了。
在 Eclipse 中查看HDFS中的文件内容
配置成功后，点击左侧 Project Explorer中的 MapReduce Location 就能直接查看 HDFS 中的文件内容了（如下图是 WordCount 的输出结果），而无需再通过繁琐的 hdfs dfs -ls 命令。如果无法查看，可尝试重启Eclipse！
使用Eclipse查看HDFS中的文件内容使用Eclipse查看HDFS中的文件内容
Tips
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Eclipse中创建MapReduce项目
点击 File 菜单，选择 New -> Project…:
创建Project创建Project
选择 Map/Reduce Project，点击 Next。
创建MapReduce项目创建MapReduce项目
填写 Project name 为 WordCount 即可，点击 Finish 就创建好了项目。
填写项目名填写项目名
此时在左侧的 Project Explorer 就能看到刚才建立的项目了。
项目创建完成项目创建完成
接着右键点击刚创建的 WordCount 项目，选择 New -> Class
新建Class新建Class
需要填写两个地方：在 Package 处填写 org.apache.hadoop.examples；在 Name 处填写 WordCount。
填写Class信息填写Class信息
创建 Class 完成后，在 Project 的 src 中就能看到 WordCount.java 这个文件。将如下 WordCount 的代码复制到该文件中。
package org.apache.hadoop.examples;
import java.io.IOException;
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 static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
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> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
通过Eclipse运行MapReduce
在运行 MapReduce 程序前，还需要执行一项操作：将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件（如伪分布式需要 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。否则程序将无法正确运行，文章最后解释了为什么需要复制这些文件。
复制完成后，右键点击 WordCount 进行刷新，可以看到文件结构如下所示：
WordCount项目文件结构WordCount项目文件结构
点击工具栏中的 Run 图标，或者右键点击 Project Explorer 中的 WordCount.java，选择 Run As -> Run on Hadoop，就可以运行 MapReduce 程序了。不过由于没有指定参数，运行时会提示 “Usage: wordcount “，需要通过Eclipse设定一下运行参数。
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。切换到 “Arguments” 栏，在 Program arguments 处填写 “input output” 就可以了。
设置程序运行参数设置程序运行参数
或者也可以直接在代码中设置好输入参数。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，再次运行程序，可以看到运行成功的提示，刷新 DFS Location 后也能看到输出的 output 文件夹。
WordCount 运行结果WordCount 运行结果
至此，你就可以使用 Eclipse 方便的进行 MapReduce程序的开发了。
在 Eclipse 中运行 MapReduce 项目会遇到的问题
虽然配置了 Hadoop-Eclipse-Plugin，但一些设置项似乎没有正确配置，如果没有复制 core-site.xml 和 hdfs-site.xml ，程序将无法运行，会提示 Input 路径不存在（实际读取的是当前目录而非 HDFS 目录）。
Exception in thread “main” org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/home/hadoop/workspace/WordCountProject/input
log4j用于记录程序的输出日记，需要 log4j.properties 这个配置文件，如果没有复制该文件到项目中，运行程序后在 Console 面板中会出现警告提示：
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.
虽然不影响程序的正确运行的，但程序运行时无法看到任何提示消息（只能看到出错信息）。
参考资料
http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/20/2510723.html
http://www.blogjava.net/LittleRain/archive/2006/12/31/91165.html
http://www.powerxing.com/hadoop-build-project-using-eclipse/
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