很多小伙伴在搭建完hadoop集群后，还不太会在上面跑测试程序，作为大数据入门学习的Hello world程序，我总结了三种方法。
第一种：用hadoop上自带的jar包（hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar）实现
1、如何找到hadoop自带的jar包呢？
路径：/usr/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar（我的hadoop是安装在linux的usr目录下的）
2、如何运行，在linux上运行格式是怎样的？
四步：
（1）首先自己在linux本地新建一个txt文件 （vi /tmp/wordcount.txt）
（2）在分布式文件系统上新建一个存放wordcount.txt的文件夹（hdfs dfs -mkdir hdfs://hadoop-senior:9000/tmp/wordcount_input）
（3）将linux本地wordcount.txt文件上传到分布式文件系统wordcount_input中
（4）用上面我们找到的自带jar包运行wordcount程序
hadoop jar /usr/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar wordcount hdfs://hadoop-senior:9000/tmp/wordcount_input/
hdfs://hadoop-senior:9000/tmp/wordcount2_output/ 注意：wordcount_input是我们在dfs上自己建立的用于输入文件夹，而wordcount_out是系统生成的用于输出的文件夹（提前新建会报错）
此时会在wordcount_output中生成两个文件，
查看最终结果：hdfs dfs -cat /tmp/wordcount_output/part*
第二种：不用自带的包，我们自己导出JAR包，在集群中运行（3个java源程序，我这里就不提供了）
（1）在eclipse的项目管理器列表中右击WordMain.java，选择export，选择导出为“JAR file”格式
（2）单击“Next>”按钮，输入JAR包名称，导出jar包后，自己通过WinScp放到linux的一个目录下（我这里是放在staging下）
（3）新建输入目录
[[email protected]~]$ hdfs dfs -mkdir -p /tmp/wordcount_in
（4）上传文件
[[email protected]~]$ hdfs dfs -put /tmp/WordCount.txt wordcount_in/
（5）运行WordCount，其中的“wordcount_in/”是输入目录，“wordcount_out/”是输出目录（注意在程序运行之前wordcount_out文件夹是不存在）。
格式：hadoop jar [jar文件位置] [jar主类] [HDFS输入位置] [HDFS输出位置]
[[email protected] ~]$hadoop jar /staging/wordcount.jar mapreduce.WordMain /tmp/wordcount_in /tmp /wordcount_out/
结果上面一样的，这里就不截图了。
第三种：在IDE中运行，eclipse怎么连接集群请参考这篇博文：http://blog.csdn.net/dopamy_busymonkey/article/details/50672564
（1）Eclipse HDFS文件系统中，在/user/目录下新建一个文件夹（文件夹命名为Window Eclipes连接Hadoop集群的用户名）
（2）在用户名文件夹下，新建Wordcount_in文件夹，上传WordCount.txt文件
（3）右键->Run As->RunConfigurations->Arguments（在左边的导航列表点击Java Application选择WordMain Java程序）。
输入目录：hdfs://192.168.85.81:9000/user/15804/Wordcount_in
输出目录：hdfs://192.168.85.81:9000/user/15804/Wordcount_out
（4）点击运行在输出目录会生成两个文件，part-r-00000文件保存的是运行结果
