一、Hadoop2.4.0环境下Eclipse平台的搭建

1.安装Eclipse

  对于hadoop集群，我们将eclipse安装在master节点上，首先下载Eclipse安装包（如：eclipse-jee-luna-SR1-linux-gtk.tar.gz)然后用tar -zxvf 命令解压，并把解压后的目录移动到/usr/local路径下，然后启动eclipse:

下载网址：http://www.eclipse.org/downloads/?osType=linux&release=undefined

  2.在eclipse上安装hadoop插件

       由于我们使用的是hadoop2.x版本的，所以插件我们也要下载 相应的版本（下载地址：http://pan.baidu.com/s/1mgiHFok）。下载的zip文件包含了源码，我们使用使用编译好的jar即可。解压后，release目录中的hadoop.eclipse-kepler-plugin-2.2.0.jar就是编译好的插件。我们将该jar包移动到/usr/local/eclipse/plugins目录下，然后重启eclipse：

当从上图中左侧"Project Explorer"下面发现"DFSLocations"，说明eclipse已经识别刚才放入的HadoopEclipse插件了。

3.配置Hadoop installation directory    

         选择"Window"菜单下的"Preference"（如上图），然后弹出一个窗体，在窗体的左侧，有一列选项，里面会多出"HadoopMap/Reduce"选项，点击此选项，设置Hadoop的安装目录（如我的Hadoop目录是：/usr/hadoop）。结果如下图：

4.配置Map/Reduce Locations

打开Window—Open Perspective—Other，弹出一个窗体，从中选择"Map/Reduce"选项即可进行切换：

点击OK按钮后，在Eclipse软件的右上角活着右下角，会有如图所示的标志：

点击右下角标志：

选择“小象”图标，打开Hadoop Location配置窗口,并进行先关设置：

点击"finish"之后，会发现Eclipse软件下面的"Map/Reduce Locations"出现一条信息，即我们刚才建立的"Map/ReduceLocation".

查看HDFS文件系统，并尝试建立文件夹和上传文件。当我们在/usr/hadoop目录下有input和output目录时：

此时点击eclipse软件左侧的"DFS Locations"下面：我们也看到了input和output目录，如图：

二、Eclipse调试及运行mapreduce程序

     用eclipse运行mapreduce程序，便于mapreduce程序的编写和调试。我们以用测试hadoop自带的mapreduces程序WordCout为例（存放路径/usr/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-example-2.4.0.jar）加以说明。

1.创建Mapreduce项目

从"File"菜单，选择"Other"，找到"Map/ReduceProject"，然后选择它：

2.创建WordCount类：

然后在WordCount类中编写Mapreduce程序。

3.运行WordCount程序

（1）在HDFS上创建目录input1,并上传文件：

【注：文件中的内容为：file1.txt:hello Word   file2.txt： hello Hadoop】

（2）配置运行信息：

点击WordCount.java，右键，点击Run As—>Run Configurations，配置运行参数，即输入和输出目录：

hdfs://master:9000/user/hadoop/input1

hdfs://master:9000/user/hadoop/output1

如果点击run按钮运行后，控制台出现：

那么我们需要在该项目的src目录下创建log4j.properties文件，然后对其配置，配置内容如下即可：

注：log4j文件的配置信息详见  http://blog.csdn.net/newhappy2008/article/details/2499250

4.结果查看：

①通过命令查看：

②在DFS Locations中查看：

运行后Wordcount程序后，刷新hadoop目录，出现output1目录，打开其目录下的part-r-00000文件，亦可得运行结果: