運行MapReduce程序,選中UserDriver.java，右鍵選擇Run As -> ODPS MapReduce，點擊確認。出現如下對話框：

選擇ODPS Project為：example_project，點擊Finish按鈕開始本地運行MapReduce程序：

有如上輸出信息，說明本地運行成功。運行的輸出結果在warehouse目錄下。關於warehouse的說明請參考 本地運行 。刷新ODPS工程：

wc_out即是輸出目錄，R_000000即是結果文件。通過本地調試，確定輸出結果正確後，可以通過Eclipse導出(Export)功能將MapReduce打包。打包後將jar包上傳到ODPS中。在分布式環境下執行MapReduce，詳情請參考 快速入門 。

本地調試通過後，用戶可以通過Eclipse的Export功能將代碼打成jar包，供後續分布式環境使用。在本示例中，我們將程序包命名為mr-examples.jar。選擇src目錄，點擊Export：

選擇導出模式為Jar File：

僅需要導出src目錄下package(com.aliyun.odps.mapred.open.example)，Jar File名稱指定為”mr-examples.jar”：

確認後，導出成功。

如果用戶想在本地模擬新建Project，可以在warehouse下麵，創建一個新的子目錄(與example_project平級的目錄)，目錄層次結構為：

<warehouse>
   |____example_project(項目空間目錄)
          |____ <__tables__>
          |       |__table_name1(非分區表)
          |       |      |____ data(文件)
          |       |      |
          |       |      |____ <__schema__> (文件)
          |       |
          |       |__table_name2(分區表)
          |            |____ partition_name=partition_value(分區目錄)
          |            |          |____ data(文件)
          |            |
          |            |____ <__schema__> (文件)
          |
          |____ <__resources__>
                  |
                  |___table_resource_name (表資源)
                  |         |____<__ref__>
                  |
                  |___ file_resource_name（文件資源）

schema文件示例：

非分區表:
project=project_name
table=table_name
columns=col1:BIGINT,col2:DOUBLE,col3:BOOLEAN,col4:DATETIME,col5:STRING
分區表:
project=project_name
table=table_name
columns=col1:BIGINT,col2:DOUBLE,col3:BOOLEAN,col4:DATETIME,col5:STRING
partitions=col1:BIGINT,col2:DOUBLE,col3:BOOLEAN,col4:DATETIME,col5:STRING
注：當前支持5種數據格式:bigint,double,boolean,datetime,string， 對應到java中的數據類型-long,double,boolean,java.util.Date,java.lang.String。

data文件示例：

1,1.1,true,2015-06-04 11:22:42 896,hello world
N,N,N,N,N
注：時間格式精確到毫秒級別，所有類型用N表示null。