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1.安装插件
准备程序：
eclipse-3.3.2（这个版本的插件只能用这个版本的eclipse）
hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar （在hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin目录下）
将hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar 复制到eclipse/plugins目录下，重启eclipse。
2.打开MapReduce视图
Window -> Open Perspective -> Other 选择Map/Reduce，图标是个蓝色的象。
3.添加一个MapReduce环境
在eclipse下端，控制台旁边会多一个Tab，叫“Map/Reduce Locations”，在下面空白的地方点右键，选择“New Hadoop location...”，如图所示：
在弹出的对话框中填写如下内容：
Location name（取个名字）
Map/Reduce Master（Job Tracker的IP和端口，根据mapred-site.xml中配置的mapred.job.tracker来填写）
DFS Master（Name Node的IP和端口，根据core-site.xml中配置的fs.default.name来填写）
4.使用eclipse对HDFS内容进行修改
经过上一步骤，左侧“Project Explorer”中应该会出现配置好的HDFS，点击右键，可以进行新建文件夹、删除文件夹、上传文件、下载文件、删除文件等操作。
注意：每一次操作完在eclipse中不能马上显示变化，必须得刷新一下。
5.创建MapReduce工程
5.1配置Hadoop路径
Window -> Preferences 选择 “Hadoop Map/Reduce”，点击“Browse...”选择Hadoop文件夹的路径。
这个步骤与运行环境无关，只是在新建工程的时候能将hadoop根目录和lib目录下的所有jar包自动导入。
5.2创建工程
File -> New -> Project 选择“Map/Reduce Project”，然后输入项目名称，创建项目。插件会自动把hadoop根目录和lib目录下的所有jar包导入。
5.3创建Mapper或者Reducer
File -> New -> Mapper 创建Mapper，自动继承mapred包里面的MapReduceBase并实现Mapper接口。
注意：这个插件自动继承的是mapred包里旧版的类和接口，新版的Mapper得自己写。
Reducer同理。
6.在eclipse中运行WordCount程序
6.1导入WordCount
WordCount
6.2配置运行参数
Run As -> Open Run Dialog... 选择WordCount程序，在Arguments中配置运行参数：/mapreduce/wordcount/input /mapreduce/wordcount/output/1
分别表示HDFS下的输入目录和输出目录，其中输入目录中有几个文本文件，输出目录必须不存在。
6.3运行
Run As -> Run on Hadoop 选择之前配置好的MapReduce运行环境，点击“Finish”运行。
控制台会输出相关的运行信息。
6.4查看运行结果
在输出目录/mapreduce/wordcount/output/1中，可以看见WordCount程序的输出文件。除此之外，还可以看见一个logs文件夹，里面会有运行的日志
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