图文详解Windows 8.0上Eclipse 4.4.0 配置CentOS 6.5 上的Hadoop2.2.0开发环境，给需要的朋友参考学习。
Eclipse的Hadoop插件下载地址：https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin
将下载的压缩包解压，将hadoop-eclipse-kepler-plugin-2.2.0这个jar包扔到eclipse下面的dropins目录下，重启eclipse即可
进入windows->Preference配置根目录
，这里面的hadoop installation directory并不是你windows上装的hadoop目录，而仅仅是你在centos上编译好的源码，在windows上的解压路径而已，该路径仅仅是用于在创建MapReduce Project能从这个地方自动引入MapReduce所需要的jar
进入Window-->Open Perspective-->other-->Map/Reduce打开Map/Reduce窗口
找到
，右击选择，New Hadoop location，这个时候会出现
Map/Reduce(V2)中的配置对应于mapred-site.xml中的端口配置，DFS Master中的配置对应于core-site.xml中的端口配置，配置完成之后finish即可，这个时候可以查看
测试，新建一个MapReduce项目，
，要解决这个问题，你必须要完成如下几个步骤，在windows上配置HADOOP_HOME，然后将%HADOOP_HOME%bin加入到path之中，然后去https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin下载一个，下载之后将这个bin目录里面的东西全部拷贝到你自己windows上的HADOOP的bin目录下，覆盖即可，同时把hadoop.dll加到C盘下的system32中，如果这些都完成之后还是碰到：Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z，那么就检查一下你的JDK，有可能是32位的JDK导致的，需要下载64位JDK安装，并且在eclipse将jre环境配置为你新安装的64位JRE环境
。如我的jre1.8是64位，jre7是32位，如果这里面没有，你直接add即可，选中你的64位jre环境之后，就会出现了。
之后写个wordcount程序测试一下，贴出我的代码如下，前提是你已经在hdfs上建好了input文件，并且在里面放些内容
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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; 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 { // System.setProperty("hadoop.home.dir", "E:\hadoop2.2\"); Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); // if (otherArgs.length != 2) { // System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); // System.exit(2); // } Job job = new Job(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("hdfs://master:9000/input")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://master:9000/output")); boolean flag = job.waitForCompletion(true); System.out.print("SUCCEED!" flag); System.exit(flag ? 0 : 1); System.out.println(); } }
