标题中的“eclipse运行MapReduce架包”指的是使用Eclipse集成开发环境来运行Apache Hadoop的MapReduce程序。Hadoop是大数据处理领域的基石，而MapReduce是它的一部分，用于处理和存储海量数据。Eclipse插件`hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar`使得开发人员能够在Eclipse中直接编写、调试和运行MapReduce任务，提供了极大的便利性。
`hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar`是Eclipse的Hadoop插件，用于与Hadoop集群进行交互。这个插件允许开发者在Eclipse的工作空间内创建Hadoop项目，并将MapReduce作业部署到远程Hadoop集群上。安装该插件后，Eclipse会增加新的菜单选项和视图，以便用户可以方便地管理Hadoop作业。
接着，`hadoop.dll`和`winutils.exe`是Windows环境下Hadoop的必备组件。由于Hadoop最初是为Linux设计的，因此在Windows上运行Hadoop需要这些额外的工具。`hadoop.dll`是一个动态链接库，是Hadoop在Windows上运行时所需的系统组件。`winutils.exe`则是Hadoop的Windows实用工具，它包含了如设置HDFS路径权限、启动Hadoop服务等操作所需的功能。这两个文件通常需要放在Hadoop的bin目录下，以便系统能够正确识别和调用。
为了使用这个压缩包，你需要按照以下步骤操作：
1. 安装Eclipse：首先确保你已经安装了Java开发环境（JDK）和Eclipse IDE。
2. 安装插件：将`hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar`复制到Eclipse的plugins目录下，然后重启Eclipse。这将使Eclipse识别并加载该插件。
3. 配置Hadoop环境：在Eclipse中，你需要配置Hadoop的运行环境，包括HADOOP_HOME变量指向你的Hadoop安装目录，以及设置Hadoop配置文件路径。
4. 创建MapReduce项目：在Eclipse中，选择"File" -> "New" -> "Project" -> "Hadoop Map/Reduce Project"，然后按照向导指引创建项目。
5. 编写MapReduce代码：在新创建的项目中，你可以编写MapReduce的Mapper和Reducer类，实现数据处理逻辑。
6. 连接Hadoop集群：在项目属性中，配置集群连接信息，如Hadoop Master节点地址等。
7. 运行MapReduce作业：编写完成后，右键点击项目，选择"Run As" -> "Hadoop Job"，Eclipse将通过`winutils.exe`和`hadoop.dll`与Hadoop集群通信，提交并运行你的MapReduce作业。
这个压缩包提供了一套完整的解决方案，让Windows用户能在Eclipse环境中便捷地开发和运行MapReduce程序。通过这个包，你可以更高效地利用Eclipse的开发优势，同时克服Windows平台上的Hadoop兼容性问题。对于想要在Windows上进行Hadoop开发的初学者来说，这是一个非常实用的资源。
