hadoop wordcount代码

### 回答1：
Hadoop WordCount代码如下：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

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

    public void map(Object 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);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = ;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ?  : 1);
  }
}

这是一个标准的Hadoop WordCount代码，包括Mapper和Reducer两个类。Mapper类用于将输入的文本分割成单词，并将每个单词映射为一个键值对，其中键为单词，值为1。Reducer类用于将相同的单词进行合并，并计算每个单词出现的次数。最终的结果将以单词为键，出现次数为值输出到输出文件中。

### 回答2：
Hadoop是一个开源的分布式系统框架，可以处理大规模的数据集。在Hadoop中，WordCount是一个非常经典的示例，该示例可以帮助初学者了解基本的Hadoop MapReduce编程。下面我来为大家介绍一下Hadoop WordCount代码的实现过程。

1. 环境准备

首先，我们需要安装Hadoop并配置其环境。可以参考Hadoop官方文档进行安装和配置。安装后，我们需要在本地创建文本文件，作为WordCount程序的输入数据源。

2. 编写Map函数

Map函数是Hadoop WordCount程序的核心，它负责将输入数据切分并对每个切分后的单词进行计数。下面是常见的Map函数实现：

public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object 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);
        }
    }
}

在Map函数中，我们首先定义了一个IntWritable类型的变量one，用于记录单词出现的次数。接着，我们通过StringTokenizer对value进行分词，并遍历每个单词，对单词进行计数，并输出。

3. 编写Reduce函数

Reduce函数是Hadoop WordCount程序的另一个核心，它负责对Map输出的单词进行合并，并输出单词的总数。下面是常见的Reduce函数实现：

public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public 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);
    }
}

在Reduce函数中，我们遍历key对应的所有值，并将它们加起来。最终，我们将计数结果封装在IntWritable类型的变量result中，并输出。

4. 配置Job

在配置Job时，我们需要指定输入和输出路径，并设置Mapper和Reduce函数等信息。下面是一个常见的Job配置实现：

Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setCombinerClass(Reduce.class);
job.setReducerClass(Reduce.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);

在Job配置中，我们需要设置Job名称、Jar包、Map和Reduce函数、输入输出类型等信息。其中，我们指定了Map和Reduce函数，开启了Combiner，这个类在Map任务之后的节点先局部聚合。最后，我们通过FileInputFormat和FileOutputFormat指定输入和输出文件路径。

5. 运行程序

在完成以上步骤后，我们可以执行WordCount程序。在执行前，我们需要将程序打包成Jar包。执行命令如下：

hadoop jar WordCount.jar WordCount /path/to/input /path/to/output

在执行命令后，Hadoop会自动将输入文件切分成多块，并分配给不同的节点进行处理。每个节点运行Map函数，生成中间结果。然后，这些中间结果会被发送到Reduce节点，在Reduce节点上进行合并，得到最终结果。最后，Hadoop将输出结果保存在指定路径下的文件中。

以上就是Hadoop WordCount代码的基本实现过程。通过以上代码实现，我们可以更好的了解MapReduce编程的基本过程。如果有兴趣进行更深入的探索，可以尝试打印日志、调用第三方库等。

### 回答3：
Hadoop是一个高性能、可伸缩、分布式计算框架，非常适合处理大规模的数据集。Wordcount是Hadoop中最简单的例子，它演示了如何使用Hadoop来扫描文件中的单词，并计算每个单词在文件中出现的次数。下面是一个简单的Hadoop Wordcount代码：

Mapper类：

public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Mapper类继承自Hadoop中的Mapper类，这个类接收输入数据，将输入数据转化为单词，然后以单词为关键字，发射1作为值，传递给Reducer。

Reducer类：

public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    @Override
    public 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);
    }
}

Reducer类继承自Hadoop中的Reducer类，这个类接收Mapper类发射出来的每个单词以及1，然后将相同单词的所有1加起来，作为该单词在文件中出现的次数，以单词为关键字，该单词出现的次数为值，传递给输出文件。

Driver类：

public class WordcountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
        job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
        job.setCombinerClass(WordcountReducer.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);
    }
}

以上是Hadoop Wordcount代码的简介，它演示了如何使用Java编写Hadoop MapReduce作业，并将其运行在Hadoop分布式计算框架中。实现这个作业的过程中，您需要了解Hadoop的基本概念和原理，包括Mapper和Reducer类的使用、Hadoop作业的驱动程序和计算框架的作用。同时还需了解Java编程语言和编写Hadoop作业的基本结构。