首先我們需要新建一個java工程用於開發Mapper與Reducer，同時我們也需要匯入hadoop的依賴包，這些包可以在hadoop的 share/hadoop 目錄下找到，你可以把這些包單獨取出來作為之後專案的備用。

開啟Project Structure

找到module點選右側的小加號JARS or directories…
新增

common
hdfs
mapreduce
yarn
comom/lib

新增完成之後應該像下圖

然後是Artifacts

點選加號，新建一個jar，jar->empty

給自己的jar包取個名字，然後點選下面的綠色加號，Module output，在彈出的對話方塊中選擇當前的專案，然後點選ok儲存。

接著要新建一個Application

Edit Configurations

點選加號新建，選擇Application

然後取個名字，在右側的Main class中輸入org.apache.hadoop.util.RunJar

Working directory當然是選擇當前專案的目錄了

最後是Program arguments，這個是設定預設引數的會在程式執行的時候傳遞進去

/home/edmond/workspace/IdeaProjects/Hadoop/HadoopWordCount/out/artifacts/wordcount/wordcount.jar
com
 
.company.Main
input
output

第一個是jar包所在的位置
第二個是Main函式所在的類
第三四兩個引數是由自己決定的（這兩個引數會作為args[0]和args[1]傳入）

點選ok儲存。

然後我們需要開始對Mapper以及Reducer進行編寫，首先先建立一個Mapper類

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1
 
);
    private Text word = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable 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);
        }
    }
}

如果類都可以正常匯入說明jar包沒有問題

接著是Reducer類

public class WordCountReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{

    private IntWritable result = new IntWritable();

    @Override
    protected 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);
    }
}

最後我們需要編寫main方法作為測試

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
    // write your code here

        Configuration configuration = new Configuration();

        if(args.length!=2){
            System.err.println("Usage:wordcount <input><output>");
            System.exit(2);
        }

        Job job = new Job(configuration,"word count");

        job.setJarByClass(Main.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.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);
    }

這樣main方法啟動就會使用hadoop的mapper和reducer來處理資料

我們在專案目錄下面建立一個input資料夾，在資料夾中建立一個檔案，然後在檔案中隨意輸入一些字串，儲存，然後執行剛剛新建的Application，等待執行完成會發現專案目錄下多了一個output資料夾，開啟裡面的‘part-r-00000’檔案就會發現裡面是對你輸入字串的出現個數的統計。

當你第二次執行的時候因為hadoop不會自動刪除output目錄所以可能會出現錯誤，請手動刪除之後再執行。
這樣就可以使用intellij來開發hadoop程式並進行除錯了。