经过一些列繁琐的配置后，hadoop集群终于可以跑起来了，wordcount例子也能正确运行，好了，我们可以进行Map-Reduce开发了。作为一个java程序员，最简单的做法是：把在eclipse中写好的mapreduce程序打成jar包，上传至hadoop集群上，然后启动mapreduce任务。这么做当然可以，可是我们不是大师，谁也不能保证自己写的代码一次就能正确，我们需要反复地测试、修改程序，这样的话，每次修改都要重新打jar包，然后上传至hadoop集群，显得相当地繁琐！
有没有一种办法能让eclipse连接hadoop集群，使之能够直接在eclipse上运行Map-Reduce任务？答案是肯定的，只需要一个eclipse插件就能实现！
这个插件hadoop自己就提供了，在hadoop_home/contrib/eclipse-plugin目录下，你就会看到该插件。但是该插件的安装不是很容易，而且还存在和eclipse版本兼容问题。
下面我就hadoop-0.20.2和eclipse3.5版本说一下我的安装过程。
首先，hadoop-0.20.2挑eclipse版本，一开始我的eclipse版本是3.6，把hadoop提供的插件放进eclipse后，eclipse死活就是不出现hadoop视窗，后来经过不断查阅资料与尝试，发现eclipse3.3、3.4、3.5都可以与hadoop0.20.2插件兼容。如下图，当你打开eclipse-window-perferences时如果出现hadoop视窗，表示插件已经差不多安装成功了，为什么是差不多？是不是有种不祥的预感？呵呵，稍后你就会明白了~
搭建Hadoop的Eclipse开发环境
然后打开Map/Reduce Locations（window-show view-others，输入map），第一次可以新建一个，如下：
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点右键可以进行编辑，如下：
搭建Hadoop的Eclipse开发环境
主要是master的配置（M-R以及HDFS），点击Advanced parameters，这里是一些详细的配置，上面的参数填写后也会反映到这里来，需要注意以下几个参数：
fs.defualt.name：与core-site.xml里fs.default.name设置一致。
mapred.job.tracker：与mapred-site.xml里面mapred.job.tracker设置一致。 dfs.replication：与hdfs-site.xml里面的dfs.replication一致。 hadoop.tmp.dir：与core-site.xml里hadoop.tmp.dir设置一致。
hadoop.job.ugi：并不是设置用户名与密码，是用户与组名，如root,root。如果不填写的话，会以操作系统的用户名与组名登陆hadoop集群，这一块非常容易出错。
好了，这些参数都配好以后，你的eclipse就可以连接hadoop集群了，打开Project Ecplorer，就会看到DFS locations，如下：
搭建Hadoop的Eclipse开发环境
下面，我们就可以在eclipse上进行Map-Reduce开发了，当把代码写完，右键选择run on hadoop，咦，怎么没反应？我又重试了好几次，确定没反应，不是我手抖或者看错了。
这是怎么回事呢？这个问题当时确实卡了我很久，插件是官方提供的，配置也正确了，都能连上HDFS了，那怎么不能运行M-R代码呢？
后来在网上搜了好久的资料，发现不少人都遇到过这个问题，给出的解释是：0.20.2版本官方提供的插件已过时，需要下载正确的插件，晕！（我不知道当初公司为什么要选择0.20.2这么一个过度版本，想自定义一个OutputFormat都很难！）
该插件地址：https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12460491/hadoop-eclipse-plugin-0.20.3-SNAPSHOT.jar
把插件下载下来后，重命名为hadoop-0.20.2-eclipse-plugin，重启eclipse，再次选择run on hadoop，终于有反应了，弹出对话框：
搭建Hadoop的Eclipse开发环境
选择之前的配置项，next。。。
本以为大功告成，没想到，噩梦还在继续。。。
搭建Hadoop的Eclipse开发环境
看异常提示，貌似是命令找不到，去网上搜索，原来是在windows下无法运行linux命令，需要在windows安装cygwin来模拟linux环境。
遂下载、安装、配置path，再次run on hadoop，当看到M-R作业提交运行在控制台打印出 map 100% reduce 100%信息时，我几乎留下了感动的眼泪！
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