“搭建MR开发环境，包括Windows下的Hadoop开发环境配置，涉及客户端与服务器端环境，以及Eclipse集成插件的安装与配置。”
在大数据处理领域，MapReduce是一种广泛使用的编程模型，它允许开发者编写分布式计算程序来处理大规模数据集。本教程由翁安栋，一位经验丰富的架构师和大数据从业者提供，旨在指导读者如何在Windows操作系统上搭建一个MR（MapReduce）开发环境。
首先，客户端开发环境是基于Windows 10 64位系统，采用Eclipse Mars.1 Release (4.5.1)作为开发工具，同时需要Java Development Kit (JDK) 1.7。确保这些软件都已安装并配置正确，是进行MR开发的基础。
服务器端环境则选用CentOS 7 64位操作系统，并已经成功部署了Hadoop 2.7.3的伪分布式模式。伪分布式模式是在单个节点上模拟多节点集群，这对于测试和开发是非常有用的。
在软件下载方面，可以从Eclipse官方网站获取Eclipse对应版本，从百度云盘下载Hadoop 2.7.3的安装包、Hadoop-Eclipse插件、Hadoop公共库的zip文件，以及YARN Runner的Java源码。百度云盘链接可以提供这些必要的文件。
接下来是环境安装步骤，全部在Windows环境下进行：
1. 解压缩Eclipse安装包到指定目录，例如D盘的“software”文件夹下。
2. 安装JDK，执行下载的jdk-7u80-windows-x64.exe安装程序。
3. 解压缩Hadoop的tar.gz安装包，将其解压至如D:\software\apache\hadoop-2.7.3的目录，并设置系统环境变量HADOOP_HOME和PATH。
4. 安装Eclipse的Hadoop插件，将hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar复制到Eclipse的plugins目录下，重启Eclipse，这样在创建新项目时就能看到Map/Reduce Project类型。
5. 配置Eclipse中的Hadoop目录，通过Windows -> Preferences -> Hadoop Map/Reduce设置Hadoop的安装目录，即之前解压Hadoop的路径。
完成以上步骤后，开发者就可以在Eclipse中编写和调试MapReduce程序，并通过配置的Hadoop环境进行分布式运行。这种开发环境为MR应用程序的开发提供了便利，使得在本地环境即可模拟Hadoop集群的行为，进行快速迭代和测试。对于初学者和有经验的开发者来说，这是一个实用的起点，可以方便地进入大数据处理的世界。
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