我的开发环境：
操作系统centos5.5 一个namenode 两个datanode
Hadoop版本：hadoop-0.20.203.0
Eclipse版本：eclipse-java-helios-SR2-linux-gtk.tar.gz(使用3.7的版本总是崩溃，让人郁闷)
第一步：先启动hadoop守护进程
具体参看：http://www.cnblogs.com/flyoung2008/archive/2011/11/29/2268302.html
第二步：在eclipse上安装hadoop插件
1.复制 hadoop安装目录/contrib/eclipse-plugin/hadoop-0.20.203.0-eclipse-plugin.jar 到 eclipse安装目录/plugins/ 下。
2.重启eclipse，配置hadoop installation directory。
如果安装插件成功，打开Window-->Preferens，你会发现Hadoop Map/Reduce选项，在这个选项里你需要配置Hadoop installation directory。配置完成后退出。
3.配置Map/Reduce Locations。
在Window-->Show View中打开Map/Reduce Locations。
在Map/Reduce Locations中新建一个Hadoop Location。在这个View中，右键-->New Hadoop Location。在弹出的对话框中你需要配置Location name，如Hadoop，还有Map/Reduce Master和DFS Master。这里面的Host、Port分别为你在mapred-site.xml、core-site.xml中配置的地址及端口。如：
Map/Reduce Master
192.168.1.101
9001
DFS Master
192.168.1.101
9000
配置完后退出。点击DFS Locations-->Hadoop如果能显示文件夹(2)说明配置正确，如果显示"拒绝连接"，请检查你的配置。
第三步：新建项目。
File-->New-->Other-->Map/Reduce Project
项目名可以随便取，如WordCount。
复制 hadoop安装目录/src/example/org/apache/hadoop/example/WordCount.java到刚才新建的项目下面。
第四步：上传模拟数据文件夹。
为了运行程序，我们需要一个输入的文件夹，和输出的文件夹。
在本地新建word.txt
java c++ python c
java c++ javascript
helloworld hadoop
mapreduce java hadoop hbase
通过hadoop的命令在HDFS上创建/tmp/workcount目录，命令如下：bin/hadoop fs -mkdir /tmp/wordcount
通过copyFromLocal命令把本地的word.txt复制到HDFS上，命令如下：bin/hadoop fs -copyFromLocal /home/grid/word.txt /tmp/wordcount/word.txt
第五步：运行项目
1.在新建的项目Hadoop，点击WordCount.java，右键-->Run As-->Run Configurations
2.在弹出的Run Configurations对话框中，点Java Application，右键-->New，这时会新建一个application名为WordCount
3.配置运行参数，点Arguments，在Program arguments中输入“你要传给程序的输入文件夹和你要求程序将计算结果保存的文件夹”，如：
hdfs://centos1:9000/tmp/wordcount/word.txt hdfs://centos1:9000/tmp/wordcount/out
4、如果运行时报java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 配置VM arguments(在Program arguments下)
-Xms512m -Xmx1024m -XX:MaxPermSize=256m
5.点击Run，运行程序。
点击Run，运行程序，过段时间将运行完成，等运行结束后，查看运行结果，使用命令： bin/hadoop fs -ls /tmp/wordcount/out查看例子的输出结果，发现有两个文件夹和一个文件，使用命令查看part-r-00000文件， bin/hadoop fs -cat /tmp/wordcount/out/part-r-00000可以查看运行结果。
c 1
c++ 2
hadoop 2
hbase 1
helloworld 1
java 3
javascript 1
mapreduce 1
python 1