前提条件：

1. 安装好jdk1.8（Windows环境下）

2. 安装好Maven3.3.9（Windows环境下）

3. 安装好eclipse（Windows环境下）

4. 安装好hadoop（Linux环境下）

配置eclipse的Maven：（如果之前配置过，请跳过此步骤）

打开eclipse-->Window-->Preferences

新建Maven工程：

File-->New-->Project

输入Maven，点击选中Maven Project，点击Next

等待一会后，Maven工程构建完成后，会生成如下图的目录结构

修改pom.xml文件

a.配置主类：在</project>之前添加如下内容

<build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
        <executions>
          <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <transformers>
                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                <!-- main()所在的类，注意修改 -->
                  <mainClass>com.MyWordCount.WordCountMain</mainClass>
                </transformer>
              </transformers>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

 修改截图如下：

b.配置MapReduce程序的依赖（重要）：程序所依赖的包，在这里配置，Maven会帮我们下载下来，省去了手动添加jar包的麻烦。 在</dependencies>之前添加如下内容：

<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
	</dependency>
	<dependency>
	    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
	    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
	    <version>2.7.3</version>
</dependency>

修改完成后，记得ctrl + s保存

刷新工程

删除原来的App.java文件

新建java类

新建WordCountMain.java之后，出现如下图界面：

 

接着再新建两个类：WordCountMapper.java和WordCountReducer.java

新建ok后，效果如下图：

 编写代码：

    WordCountMapper.java

	package com.MyWordCount;
	
	import java.io.IOException;
	
	import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
	import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
	import org.apache.hadoop.io.Text;
	import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
	
	//                                      泛型    k1         v1    k2       v2
	public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
	
		@Override
		protected void map(LongWritable key1, Text value1, Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
			
			//数据： I like MapReduce
			String data = value1.toString();
			
			//分词：按空格来分词
			String[] words = data.split(" ");
			
			//输出 k2    v2
			for(String w:words){
				context.write(new Text(w), new IntWritable(1));
			}
		}
	
}

 

 WordCountReducer.java

	package com.MyWordCount;
	
	import java.io.IOException;
	
	import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
	import org.apache.hadoop.io.Text;
	import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
	
	//                                              k3      v3         k4       v4
	public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
	
		@Override
		protected void reduce(Text k3, Iterable<IntWritable> v3,Context context) throws IOException, InterruptedException {
			
			//对v3求和
			int total = 0;
			for(IntWritable v:v3){
				total += v.get();
			}
			
			//输出   k4 单词   v4  频率
			context.write(k3, new IntWritable(total));
		}
	}

 

WordCountMain.java 

	package com.MyWordCount;
	
	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.lib.input.FileInputFormat;
	import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
	
	public class WordCountMain {
	
		public static void main(String[] args) throws Exception {
			//1.创建一个job和任务入口
			Job job = Job.getInstance(new Configuration());
			job.setJarByClass(WordCountMain.class);  //main方法所在的class
			
			//2.指定job的mapper和输出的类型<k2 v2>
			job.setMapperClass(WordCountMapper.class);//指定Mapper类
			job.setMapOutputKeyClass(Text.class);    //k2的类型
			job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);  //v2的类型
			
			//3.指定job的reducer和输出的类型<k4  v4>
			job.setReducerClass(WordCountReducer.class);//指定Reducer类
			job.setOutputKeyClass(Text.class);  //k4的类型
			job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  //v4的类型
			
			//4.指定job的输入和输出
			FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
			FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
			
			//5.执行job
			job.waitForCompletion(true);
		}
	}

 查看工程所在目录：

Maven命令打包 

Win + R, 输入cmd，确定

执行mvn打包命令： mvn clean package

注意：要保持网络畅通，因为项目打包时会下载一些文件。

 

上传生成的jar文件到装有hadoop的Linux机器上，这里使用WinScp工具上传

在linux ~目录下新建一个文件 a.txt, 文件内容如下：

将a.txt上传到hdfs 根目录下：$ hdfs dfs -put a.txt /

执行MapReduce任务：

$ hadoop jar MyWordCount-0.0.1-SNAPSHOT.jar /a.txt /output

执行过程的输出内容如下：

查看输出结果：

$ hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

 程序实现了统计HDFS a.txt文件单词出现的次数。

完成！enjoy it！