若在windows的Eclipse工程中直接啟動mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目錄下的xml都拷貝到src目錄下，讓程序自動讀取集群的地址後去進行分布式運行(您也可以自己寫java代碼去設置job的configuration屬性)。
若不拷貝，工程中bin目錄沒有完整的xml配置文件，則windows執行的mapreduce程序全部通過本機的jvm執行，作業名也是帶有“local"字眼的作業，如 job_local2062122004_0001。 這不是真正的分布式運行mapreduce程序。
估計得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源碼，反正xml配置文件會影響執行mapreduce使用的文件系統是本機的windows文件系統還是遠程的hdfs系統; 還有影響執行mapreduce的mapper和reducer的是本機的jvm還是集群裏面機器的jvm
二、 本文的結論
第壹點就是： windows上執行mapreduce，必須打jar包到所有slave節點才能正確分布式運行mapreduce程序。（有個需求是要windows上觸發壹個mapreduce分布式運行）
第二點就是： Linux上，只需拷貝jar文件到集群master上,執行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式運行mapreduce程序。
第三點就是： 推薦使用附壹，實現了自動打jar包並上傳，分布式執行的mapreduce程序。
附壹、 推薦使用此方法：實現了自動打jar包並上傳，分布式執行的mapreduce程序：
請先參考博文五篇：
Hadoop作業提交分析（壹）~~（五）
引用博文的附件中EJob.java到工程中，然後main中添加如下方法和代碼。
public static File createPack() throws IOException {
File jarFile = EJob.createTempJar("bin");
ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();
Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);
return jarFile;
}
在作業啟動代碼中使用打包：
Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");
添加：
String jarPath = createPack().getPath();
job.setJar(jarPath);
即可實現直接run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序，不用手工上傳jar文件。
附二、得出結論的測試過程
（未有空看書，只能通過愚笨的測試方法得出結論了）
壹. 直接通過windows上Eclipse右擊main程序的java文件，然後"run as application"或選擇hadoop插件"run on hadoop"來觸發執行MapReduce程序的測試。
1，如果不打jar包到進集群任意linux機器上，它報錯如下：
[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%
[work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:721)
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)
at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)
... 8 more
# Error:後重復三次
2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 100% reduce 100%
現象就是：報錯，無進度，無運行結果。
2，拷貝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目錄上，直接通過windows的eclipse "run as application"和通過hadoop插件"run on hadoop"來觸發執行，它報錯同上。
現象就是：報錯，無進度，無運行結果。
3，拷貝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目錄上，直接通過windows的eclipse "run as application"和通過hadoop插件"run on hadoop"來觸發執行
和報錯：
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)
和報錯：
Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found
現象就是：有報錯，但仍然有進度，有運行結果。