一个hadoop计数的程序可以在任何系统中使用吗，我不使用start-all 开启5个进程，程序也可以出结果。

用心去体会！！！

如果你的意思是如何才能体现出hdfs的强大，那么你只能通过读写大量的文件才能有感觉，不过不用想也能知道当文件大小非常大时，传统的存储方式都会遇到上限的限制，无法无限制扩展，而hdfs不会，hdfs可以在一定程度内随意扩展集群容量，达到存储目标

1.下载hadoop的安装包，这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz":

2.将安装包直接解压到D盘根目录:

3.配置环境变量：

4.下载hadoop的eclipse插件，并将插件放到eclipse的plugins目录下：

5.打开Eclipse，选择菜单"Window"-->"Preferences"，在左侧找到"Hadoop Map/Reduce"，

　 在右侧选择hadoop的目录：

6.打开菜单"Window"中的"Show View"窗口，选择"Map/Reduce Locations"：

7：在打开的"Map/Reduce Locations"面板中，点击小象图标，打开新建配置窗口：

8.填写hadoop集群的主机地址和端口：

9.新创建的hadoop集群连接配置，右上角的齿轮可以修改配置信息：

10.打开菜单"Window"中的"Show View"窗口，找到"Project Explorer"：

11.在"Project Explorer"面板中找到"DFS Locations"，展开下面的菜单就可以连接上HDFS，

可以直接看到HDFS中的目录和文件：

12.在"Project Explorer"面板中点击鼠标右键，选择新建，就可以创建"Map/Reduce"项目了：

13.下面我们创建了一个名为"hadoop-test"的项目，可以看到它自动帮我们导入了很多的jar包：

14.在项目的src下面创建log4j.properties文件，内容如下：

log4j.rootLogger=debug,stdout,R

log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender

log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p - %m%n

log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender

log4j.appender.R.File=mapreduce_test.log

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