Hadoop Eclipse MapReduce 开发必备 JAR 包

快速配置Hadoop开发环境 将hadoop-eclipse-plugin-2.7.4.jar放置于Eclipse安装目录下的dropins文件夹中，例如C:Userstesteclipsejee-oxygeneclipsedropins。重启Eclipse后，即可在界面中找到MapReduce选项。 更详细的配置步骤，可以通过搜索引擎查询相关教程。

为了在eclipse中连接oracle数据库，你需要导入ojdbc7.jar这个必要的jar包。它提供了与oracle数据库通信所需的全部功能和支持。确保在配置项目时正确导入这个jar包，以确保顺利连接和操作数据库。

在开发HBase应用程序时，Eclipse作为Java IDE是常见的选择，因为它提供了强大的代码编辑、调试和项目管理功能。为了在Eclipse中成功连接并操作HBase数据库，你需要正确的依赖库，也就是jar包。HBase 1.2.6版本与Hadoop 2.7.1版本是兼容的，所以你需要确保你的开发环境配置了这些特定版本的jar包。连接HBase不仅需要HBase的相关jar包，还需要Hadoop的核心库。以下是你需要导入的jar包：1. HBase Core：这是HBase的核心库，包含了HBase的所有基本功能，如表管理、行键、列族等。文件名可能为hbase-1.2.6.jar。2. Hadoop Common：提供Hadoop的通用工具和库，包括网络通信、文件系统接口等。文件名可能为hadoop-common-2.7.1.jar。3. Hadoop HDFS：Hadoop分布式文件系统的实现。文件名可能为hadoop-hdfs-2.7.1.jar。4. Hadoop Client：Hadoop客户端库，包含了与HDFS交互所需的接口。文件名可能为hadoop-client-2.7.1.jar。5. Zookeeper：HBase依赖Zookeeper进行协调和服务发现。文件名可能为zookeeper-3.4.6.jar。6. Apache Commons：HBase和Hadoop使用了一些Apache Commons库，如Commons Lang、Commons Codec等。确保导入对应的版本。7. Protocol Buffers：Google的Protocol Buffers库，HBase使用它来序列化数据。文件名可能为protobuf-java-2.x.y.jar。8. SLF4J：日志记录框架，HBase和Hadoop都使用它。文件名可能为slf4j-api-x.y.z.jar。

该插件基于 win7+jdk1.8.0_191+eclipse4.8+ant1.10.5 环境编译，并经过测试，确认可以正常使用。

eclipse的hadoop插件，版本为2.6.0。

安装eclipse时配置hadoop环境所需的插件

从零开始：构建MapReduce程序的Eclipse开发环境 这份学习笔记将引导你逐步搭建Eclipse下的MapReduce开发环境，并编写、运行你的第一个MapReduce程序。 准备工作 确保已安装Java环境 下载并配置Hadoop 安装Eclipse IDE 配置Eclipse 安装Hadoop插件: 从Eclipse Marketplace搜索并安装 Hadoop Eclipse Plugin。 配置Hadoop安装路径: 在Eclipse中，打开 Window > Preferences > Hadoop Map/Reduce，设置Hadoop安装路径。 新建MapReduce项目: 选择 File > New > Project > Map/Reduce Project，为项目命名并选择合适的MapReduce版本。 编写MapReduce程序 创建Mapper和Reducer类，实现map和reduce函数。 编写Driver类，配置作业参数并提交作业。 运行MapReduce程序 右键点击Driver类，选择 Run As > Run Configurations。 在左侧选择Java Application，点击New启动配置。 配置项目和主类，设置程序参数。 点击Run运行程序，观察控制台输出和Hadoop集群状态。 进阶学习 尝试不同的MapReduce算法，如WordCount、排序等。 探索Hadoop生态系统中的其他工具，如Hive、Pig等。 学习如何优化MapReduce程序性能。 通过动手实践，你将深入理解MapReduce编程模型，并掌握在Eclipse中开发和运行MapReduce程序的技能。

在Windows环境下，使用Eclipse进行远程开发MapReduce程序的步骤如下：首先，确保安装并配置好必要的软件和插件；然后，设置好远程连接和环境变量；最后，编写和调试MapReduce程序。这样可以有效提高开发效率和便捷性。

Eclipse的MapReduce插件是Java开发人员在Eclipse集成开发环境中进行Hadoop MapReduce程序开发的重要工具。该插件允许开发者在Eclipse中编写、调试和运行MapReduce作业，通过与Hadoop文件系统（HDFS）的无缝集成，使得开发人员能够轻松访问分布式存储的数据。它提供了项目创建与管理、源码编辑与调试、资源管理、作业提交与监控、版本兼容性、环境配置、多用户支持以及源码分析等核心功能。