1、新建MR工程

2、设置工程名字

3、finish

4、使用navicate浏览，使用package太长了。

5、将hadoop例子下的WordCount复制过来，当然我自己打的，重新熟悉一下。

　　改改包名即可。

　　一个示例完成。

6、linux下准备数据文件

　　>hadoop dfs -mkdir /input (注意，如果你写成了input，则这个实际hadoop目录为/user/root/input,后面配置输入参数需要)

　　>hadoop dfs -put core-site.xml /input 上传一个文件进入hadoop输入目录

　　>hadoop dfs -mkdir /output 创建输出目录，注意一定是个空目录，否则hadoop运行报错。

7、配置WordCount的运行参数

　　（如果直接创建的目录为input,而没有/则参数为/user/root/input /user/root/output）

8、运行（报错哎）

　　WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

　　ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:Administrator cause:java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \usr\local\hadoop\tmp\mapred\staging\Administrator13835705\.staging to 0700

　　Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \usr\local\hadoop\tmp\mapred\staging\Administrator13835705\.staging to 0700

　　　at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:689)

　　恩，注意第四句话，是在FileUtil.java的第689行报错的。关于权限设置的。

　　如果我们将它注释掉，就不会影响了。

　　注意：在linux下开发的话，不会有这个问题。

　　解决方案：下载，我的文件下面有一个FileUtil.rar,解压这个文件，将里面的org文件夹复制到自己工程的src下。

9、重新运行Run As on hadoop

10、对话框Select Hadoop location

　　选择我们配置的hadoop这个。

　　finish

11、成功运行，输出

14/06/15 10:07:13 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.Task: Task ‘attempt_local_0001_r_000000_0‘ done.
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient: Counters: 19
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:   File Output Format Counters
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Bytes Written=370
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=44614
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=848
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=177320
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=370
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:   File Input Format Counters
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Bytes Read=424
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Map output materialized bytes=464
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Map input records=15
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=44
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=445
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Total committed heap usage (bytes)=328073216
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=103
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=24
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=22
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=22
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=22
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=22
14/06/15 10:07:13 INFO mapred.JobClient:     Map output records=24

12、命令查看输出

　　$ hadoop dfs -cat /output/*  (只会列出文件，隐藏的不显示)

13、重新执行WordCount

　　ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:Administrator cause:org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory /output already exists

　　执行之前删除输出目录内容即可。

14、OK，第一次hadoop之旅成功开始。