上一篇文章介绍了在ubuntu系统中安装Hadoop的伪分布式环境，这篇文章主要为MapReduce开发环境的搭建流程。

1.HDFS伪分布式配置

使用MapReduce时，如果需要与HDFS建立连接，及使用HDFS中的文件，还需要做一些配置。
首先进入Hadoop的安装目录

cd /usr/local/hadoop/hadoop2

在HDFS中创建用户目录

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

创建input目录，并将./etc/hadoop中的xml文件复制到分布式文件系统中

./bin/hdfs dfs -mkdir input 
./bin/hdfs dfs -put ./etc/Hadoop/*.xml input

复制完成后，可以使用下面命令查看文件列表

./bin/hdfs dfs -ls input

2.开发环境搭建

1.1 调整虚拟机内存为2G+

1.2 eclipse linux版本下载
下载地址：http://www.eclipse.org/downloads/packages/eclipse-ide-java-ee-developers/neon2
我下载的文件为：eclipse-jee-neon-2-linux-gtk-x86_64.tar.gz

1.3 为hadoop用户分配opt文件夹的操作权限

sudo chown hadoop /opt
sudo chmod -R 777 /opt

1.4 将下载的文件拷贝到opt文件夹下
1.5 解压(解压后文件夹名为eclipse)

cd /opt
sudo tar -zxf eclipse-jee-neon-2-linux-gtk-x86_64.tar.gz

1.6 下载eclispe的Hadoop插件(hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar)
1.7 为hadoop用户分配eclipse文件夹的权限

sudo chown hadoop /opt/eclipse
sudo chmod -R 777 /opt/eclipse

然后将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar拷贝到eclipse的plugins文件夹下
1.8 通过命令行启动eclipse

cd /usr/local/bin
sudo ln -s /opt/eclipse/eclipse

这样设置完成后，以后在命令行中输入eclispe就可启动

eclipse

注意，选择工作区间一定要选在自己有操作权限的目录下，比如我是/home/hadoop/workspace

1.9 启动eclipse后，window - show view - other中将会有MapReduceTools

1.10 打开MapReduce窗口开始配置文件系统连接，要与/usr/local/hadoop/hadoop2/etc/hadoop/下的core-site.xml的配置保持一致

配置完成后，查看左边的DFS树目录变成了下图：

1.11 确保所有的守护进程都已开启
1.12 window -preference - Hadoop Map/Reduce 选择Hadoop的安装目录，我这里是 /usr/local/hadoop/hadoop2,配置完成后新建的hadoop项目会自动导入需要的jar包
1.13 File - new - Project ,选择Map/Reduce Product 新建一个Map/Reduce项目，然后再src下新建一个package,并新建一个WordCount测试类

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;

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();
    //很重要
    conf.set("mapred.job.tracker","localhost:9001");
    args = new String[]{"hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input/count_in","hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output/count_out"};
    Job job = Job.getInstance(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(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

然后将/usr/local/hadoop/hadoop2/etc/hadoop目录下的log4j.properties文件拷贝到src目录下（否则无法在控制台打印日志）

1.14.在input文件夹上右键，创建一个文件夹–count_in,在桌面创建两个文件word1.txt和word2.txt,并写入一些字符串，如：
aaaa
bbbb
cccc
aaaa
然后在count_in文件夹上右键，选择upload file to DFS ,选中word1.txt和word2.txt,将其导入DFS文件系统中
1.15 代码上邮件Run as – Run on Hadoop 运行程序，运行结束后在DFS中的文件夹上右键Refresh，会生产输出文件

输出的内容无误后，MapReduce的开发环境就搭建好了