1.本地运行
（1）exclipse、idea运用的这两个工具中需要添加两个依赖
启动最小的集群，进行测试
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-minicluster</artifactId>
<version>2.7.6</version>
</dependency>
定义运行的客户端
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>//运行的客户端
<version>2.7.6</version>
</dependency>
（2）因此就可以开发mapreduce,处理windows上的文件
操作的文件路径为Windows 中的D:/a/1下的文件
eclipse 中进行传参
从日志中也可以看出是本地执行：
2.本地运行+HDFS文件
（1）添加配置文件+java代码中添加：（两种方式）
法1：
法2：
（2）可以操作hdfs的文件，即输入输出文件可以是HDFS 上的文件。
输入文件：
输出的结果：（在HDFS 上可以查看）
（3）原因：因为它的默认的配置：
1）yarn.nodemanager.hostname=0.0.0.1
默认${yarn.nodemanager.hostname}:0，即随机使用临时端口，官方解释是"The address of the container manager in the NM"。NodeManager不能对RPC server使用临时端口，因为NM在重启后会更换端口，会打断重启前的container与NodeManager的连接，设置后可以固定使用同一个的端口
2） mapreduce.framework.name=local 本地。
新框架支持第三方 MapReduce 开发框架以支持如 SmartTalk/DGSG 等非 Yarn 架构，注意通常情况下这个配置的值都设置为 Yarn，如果没有配置这项，那么提交的 Yarn job 只会运行在 locale 模式，而不是分布式模式。
3.本地开发提交运行
步一：将配置文件放到
步二：
（1）在mapred-site.xml中添加（因为是跨平台提交）
（2）在yarn-site.xml (resourcemanager的hostname)
步三：打Jar包
（1）打Jar包的时候，一定要把job.setJarByClass()的参数换成getClass();
设置job中的资源所在的jar包，该方法的作用是 通过传入的class 找到job的jar包，我们设置的class 跟我们的job类位于同一个包中，通过public void setJarByClass(Class cls) 返回的是就是我们job包的jar。
（2）运行时
以上三种方式，即为MapReduce运行方式运行的三种方式，如果您有不同的见解可以随时联系我。