前言

本人大三大数据专业，上周初学如何搭建hadoop环境。配置好了静态ip搭建完了hadoop分布式集群后，开始搭建Zookeeper软件，之后搭建hbase环境。现在进入到了学习MapReduce的阶段，当然要利用JAVA编写MaoReduce的脚本要使用Hadoop-Eclipse-Plugin的插件，这篇文章就是详细讲述如何安装该插件。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。

开发环境：

系统：Centos6.7

IDE：Eclipse Java EE IDE

Hadoop版本：hadoop2.6.0

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、获取相应版本的hadoop-eclipse-plugin

本人用的是2.2.0版本的插件，大家可以根据自己需求下载不同版本的插件，这里给出下载地址：

提取码：0cn9

二、解压并配置相应环境

1.将hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar，复制到eclipse安装目录下的plugins下。

2.启动eclipse，点击Window中的Preferences

进入后在Data Management那一栏找到Hadoop Map/Reduce，设置获取Hadoop路径（hadoop安装路径）。如果没找到则说明插件未安装成功，可能没刷新或者是版本不对。

3.添加Map/Redure视图：

4.设置New Hadoop location

右键新创建一个New hadoop location，我这里已经创建过了：

连接之后刷新列表：

出现小蓝像则说明连接成功。

三、编写测试类

1.创建一个Map/Redure Project，右键 –> New –> Other –> Map/Redure Project 。

package test1;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.LongWritable;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.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;/** * MapReduce_WordCount * @author muster_hunter * */public class WordCount {    public static class WordCountMap extends            Mapper
   
     {        private final IntWritable one = new IntWritable(1);        private Text word = new Text();        public void map(LongWritable key, Text value, Context context)                throws IOException, InterruptedException {            String line = value.toString();            StringTokenizer token = new StringTokenizer(line);            while (token.hasMoreTokens()) {                word.set(token.nextToken());                context.write(word, one);            }        }    }    public static class WordCountReduce extends            Reducer
    
      {        public void reduce(Text key, Iterable
     
       values,                Context context) throws IOException, InterruptedException {            int sum = 0;            for (IntWritable val : values) {                sum += val.get();            }            context.write(key, new IntWritable(sum));        }    }    public static void main(String[] args) throws Exception {        Configuration conf = new Configuration();        Job job = new Job(conf);        job.setJarByClass(WordCount.class);        job.setJobName("wordcount");        job.setOutputKeyClass(Text.class);        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);        job.setMapperClass(WordCountMap.class);        job.setReducerClass(WordCountReduce.class);        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));        job.waitForCompletion(true);    }}

2.先运行一波该程序，不然在Configurations中找不到该程序的应用。右键Run As –> Run Configurations ，点击Arguments，填写输入目录，输出目录参数。