準備工作

搭建完成的Hadoop分佈式集羣或者僞分佈式。
eclipse.zip包
hadop-2.5.0.tzr.gz包
hadoop-eclipse-plugin-2.5.0.jar插件
備用文件：
hadoop.dll
winutils.exe

文件目錄

如圖所示：
1. eclipse-java-neon-x86_64.zip解壓及安裝eclipse。
2. hadoop-2.5.0.tar.gz解壓及安裝hadoop在windows上。
注：此處的hadoop包需要和linux服務器上的hadoop包版本相同，否則可能會出現一些莫名奇妙的錯誤。
3. 另外三個文件是搭建過程中需要的插件和其他文件。

開始搭建

首先完成Windows下hadoop環境變量的配置。

如圖：首先添加HADOOP_HOME，路徑爲Windowx下hadoop的解壓路徑；然後修改path變量，添加記錄。
將hadoop-eclipse-plugin-2.5.0.jar插件複製到eclipse/plugins目錄。如圖：
開啓eclipse：Windows->Preferences->Hadoop Map/Reduce添加Windows下hadoop的解壓路徑。如圖：
Windows->Show View->Other->Map/Reduce Locations。如圖：
設置完成之後將看到如下頁面。

注：looc爲我的一個項目，存在DFS Locations則說明以上步驟無誤（存在Error是因爲還未配置DFS Locarions）。
點擊黑色矩形圈出的指定按鈕進行DFS Locations的配置。如圖：
右鍵點擊DFS Locations刷新查看是否鏈接成功（此時hadoop分佈式集羣或者僞分佈式需要處於開啓狀態）。如圖：

注：此處爲連接成功之後所做的WordCount實例測試。創建input文件夾並上傳三個.txt文檔，運行WordCount.java得output文件夾中的內容，其中part-r-00000中爲WordCount的結果。
另：第一次運行MapReduce程序需要先配置HDFS路徑，右鍵代碼編輯區空白處，選擇Run As->Run Configurations。如圖：

點擊Run即可開始運行，之後便可以選擇Run As->Run on Hadoop運行MapReduce程序。
附：

package com.looc.wordcount;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

問題解決

如何存在一些問題可進行如下操作：
1. 將準備工作第五點中的兩個文件複製到hadoop/bin目錄下。如圖：

2. 修改hadoop分佈式集羣或者僞分佈式中core-site.xml文件。如圖：

3. 修改hadoop分佈式集羣或者僞分佈式中hdfs-site.xml文件，添加如下記錄。如圖：

4. 防火牆也可能成爲連接不成功的原因之一。