需要下载的文件：链接：http://pan.baidu.com/s/1i5yRyuh 密码：ms91
一 下载并编译 hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar
二 将hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar放到myeclipse的安装目录下的plugins目录下，并重启myeclipse
在windows->preferences下可看见hadoop Map/Reduce界面，路径选择你WINDOWS下的hadoop解压后的路径。
三 选择Windows->show view->others下的MapReduce Locations
四 新建一个配置 配置如下
host为你的远程hadoop待连接的主机IP地址
Port:50030 对应mapred-site.xml下的jobtracher地址，如下
Port:9000对应core-site.xml下的fs.default.name的端口
user name 填你windows的用户名；
修改Advanced parameters下的参数
值对应 core-site.xml下的hadoop.tmp.dir参数
修改hdfs-site.xml下的dfs.permissions参数，允许连接
四 保存配置参数并重启myeclipse,可以看见如下的文件结构说明配置连接成功。
五 下载hadoop.ll和winutils.exe 到windows的hadoop/bin目录下
并将hadoop.dll添加到windows->system32目录下
五 环境测试
新建项目：File-->New-->Other-->Map/Reduce Project ,项目名可以随便取
它会自动添加依赖包，如下：
新建如下文件：
编写实现代码，与官方例子为例
package com.duking.hadoop;
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(otherArgs.length);
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);
}
}
右击wordcount，选择run as - run configurations
右击wordcount-run as -run on hadoop
注意：HDFS的目录结构应如下：
protocols为输入待计算的数据。
查看运行结果
至此环境搭建成功！！！！！！！！！！
原文：http://www.cnblogs.com/duking1991/p/6056923.html