整个Hadoop是基于Java开发的，所以要开发Hadoop相应的程序就得用JAVA。在linux下开发JAVA还数eclipse方便。

进入官网：http://eclipse.org/downloads/。

找到相应的版本进行下载，我这里用的是eclipse-SDK-3.7.1-linux-gtk版本。

2、解压

下载下来一般是tar.gz文件,运行：

$tar -zxvf eclipse-SDK-3.7.1-linux-gtk.tar.gz -c ~/Tool

这里Tool是需要解压的目录。

解完后，在tool下，就可以看到eclipse文件夹。

运行：

$~/Tool/eclipse/eclipse

每次运行时，输入命令行比较麻烦，最好能创建在左侧快捷菜单上。

$sudo gedit /usr/share/applications/eclipse.desktop

1）启动文本编译器，并创建文件，添加以下内容：

    2）创建启动器

 

    3）添加可执行权限

 

4）在开始菜单中输入eclipse:

就会看到软件图标，然后将其拖到左侧工具条中即可。

 

直接在网上搜：hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar

https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12460491/hadoop-eclipse-plugin-0.20.3-SNAPSHOT.jar

下载后，将jar包放在eclipse安装目录下的plugins文件夹下。然后启动eclipse

第一次启动eclpse后，会让我们设定一个工作目录，即以后建的项目都在这个工作目录下。

进入后，在菜单window->Rreferences下打开设置：

点击browse选择hadoop的源码下的Build目录，然后点OK

打开Window->View View->Other 选择Map/Reduce Tools，单击Map/Reduce Locations，会打开一个View，

添加Hadoop Loacation，其中Host和Port的内容跟据conf/hadoop-site.xml的配置填写，UserName 是用户名，如

在配置完后，在Project Explorer中就可以浏览到DFS中的文件，一级级展开，可以看到之前我们上传的in文件夹，以及当是存放的2个txt文件，同时看到一个在计算完后的out文件夹。

现在我们要准备自己写个Hadoop 程序了，所以我们要把这个out文件夹删除，有两种方式，一是可以在这树上，执行右健删除。 二是可以用命令行：

$bin/hadoop fs -rmr out

用$bin/hadoop fs -ls 查看

环境搭建好了，之前运行Hadoop时，直接用了examples中的示例程序跑了下，现在可以自己来写这个HelloWorld了。

在eclipse菜单下 new Project 可以看到，里面增加了Map/Reduce选项：

选中，点下一步：

输入项目名称后，继续(next), 再点Finish

然后在Project Explorer中就可以看到该项目了，展开，src发现里面啥也没有，于是右健菜单，新建类（new->new class)：

然后点击Finish，就可以看到创建了一个java类了：

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以上为转载，结合自己试验写了如下：

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1、 新建hadoop工程

2、新建.class 文件

随便找的一个单词计数的程序如下

package helloword;
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.mapred.JobConf;  
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 {  
  
     /**  
     * MapReduceBase类:实现了Mapper和Reducer接口的基类（其中的方法只是实现接口，而未作任何事情）  
     * Mapper接口：  
     * WritableComparable接口：实现WritableComparable的类可以相互比较。所有被用作key的类应该实现此接口。  
     * Reporter 则可用于报告整个应用的运行进度，本例中未使用。   
     *   
     */    
  public static class TokenizerMapper   
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{  
      
      /**  
       * LongWritable, IntWritable, Text 均是 Hadoop 中实现的用于封装 Java 数据类型的类，这些类实现了WritableComparable接口，  
       * 都能够被串行化从而便于在分布式环境中进行数据交换，你可以将它们分别视为long,int,String 的替代品。  
       */   
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
    private Text word = new Text();//Text 实现了BinaryComparable类可以作为key值  
     
      
    /**  
     * Mapper接口中的map方法：  
     * void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2,V2> output, Reporter reporter)  
     * 映射一个单个的输入k/v对到一个中间的k/v对  
     * 输出对不需要和输入对是相同的类型，输入对可以映射到0个或多个输出对。  
     * OutputCollector接口：收集Mapper和Reducer输出的<k,v>对。  
     * OutputCollector接口的collect(k, v)方法:增加一个(k,v)对到output  
     */    
      
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
          
        /** 
         * 原始数据： 
         * c++ java hello 
            world java hello 
            you me too 
            map阶段，数据如下形式作为map的输入值：key为偏移量 
            0  c++ java hello 
            16 world java hello 
            34 you me too 
             
         */  
           
         /** 
          * 以下解析键值对 
         * 解析后以键值对格式形成输出数据 
         * 格式如下：前者是键排好序的，后者数字是值 
         * c++ 1 
         * java 1 
         * hello 1 
         * world 1 
         * java 1 
         * hello 1 
         * you 1 
         * me 1 
         * too 1 
         * 这些数据作为reduce的输出数据 
         */  
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());//得到什么值  
      System.out.println("value什么东西 ： "+value.toString());  
      System.out.println("key什么东西 ： "+key.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();  
    /** 
     * reduce过程是对输入数据解析形成如下格式数据： 
     * (c++ [1]) 
     * (java [1,1]) 
     * (hello [1,1]) 
     * (world [1]) 
     * (you [1]) 
     * (me [1]) 
     * (you [1]) 
     * 供接下来的实现的reduce程序分析数据数据 
     *  
     */  
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
      int sum = 0;  
      /** 
       * 自己的实现的reduce方法分析输入数据 
       * 形成数据格式如下并存储 
       *     c++    1 
       *    hello   2 
       *    java    2 
       *    me      1 
       *    too     1 
       *    world   1 
       *    you     1 
       *     
       */  
      for (IntWritable val : values) {  
        sum += val.get();  
      }  
       
      result.set(sum);  
      context.write(key, result);  
    }  
  }  
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {  
        
      /**  
       * JobConf：map/reduce的job配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作  
       * 构造方法：JobConf()、JobConf(Class exampleClass)、JobConf(Configuration conf)等  
       */    
        
    Configuration conf = new Configuration();  
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();  
    //这里需要配置参数即输入和输出的HDFS的文件路径  
    if (otherArgs.length != 2) {  
      System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");  
      System.exit(2);  
    }  
   // JobConf conf1 = new JobConf(WordCount.class);  
    Job job = new Job(conf, "word count");//Job(Configuration conf, String jobName) 设置job名称和  
    job.setJarByClass(WordCount.class);  
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); //为job设置Mapper类   
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); //为job设置Combiner类    
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class); //为job设置Reduce类     
    job.setOutputKeyClass(Text.class);        //设置输出key的类型  
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);//  设置输出value的类型  
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); //为map-reduce任务设置InputFormat实现类   设置输入路径  
      
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//为map-reduce任务设置OutputFormat实现类  设置输出路径  
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
  }  
}  
3、工程上右键 run as  Run configuration（配置） 

看看hdfs中的文件结构路径是咋放的：

对应的参数配置写法：

对  VM argument 进行补充配置可以有效的消除 运行过程中的警告信息~~~

4、看结果

调试结果

计数结果：

datanode上的结果