hadoop jar hadoop-mapreduce-ex

### 回答1：
amples-2.7.1.jar wordcount /input /output

这是一个Hadoop命令，用于运行一个名为wordcount的MapReduce作业。hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar是Hadoop MapReduce示例程序的JAR文件，包含了许多常见的MapReduce作业示例。/input是输入数据的路径，/output是输出结果的路径。

### 回答2：
hadoop jar hadoop-mapreduce-ex是一个Hadoop MapReduce应用程序，它是Hadoop的一个组件，用于处理大规模数据集。Hadoop MapReduce是一个开源的计算框架，通过分布式计算处理海量数据，具有高可靠性、高扩展性和高效性等特点。

hadoop-mapreduce-ex是一个扩展程序包，它提供了更多的MapReduce应用程序。该程序包包括了很多实用的工具和例子，可以帮助用户更快地实现MapReduce任务，提高了处理大数据的效率和质量。

在使用hadoop jar hadoop-mapreduce-ex时，需要使用hadoop jar命令。此命令的作用是将MapReduce程序打包成一个JAR文件，并提交给Hadoop集群进行处理。具体来说，hadoop jar命令有以下功能：

1. 提交MapReduce任务：使用该命令可以将作业提交到Hadoop集群中，启动MapReduce任务；

2. 配置MapReduce作业：通过命令行参数可以配置MapReduce作业的参数；

3. 监控MapReduce作业：通过该命令可以查看MapReduce作业的状态和进度；

4. 执行本地MapReduce任务：通过该命令可以在本地测试MapReduce程序的正确性和性能。

总之，hadoop jar hadoop-mapreduce-ex是一个非常有用的工具，它帮助用户更好地利用Hadoop MapReduce框架，处理并分析大数据集，提高业务效率和质量。

### 回答3：
Hadoop Jar Hadoop-MapReduce-Ex是Hadoop中的一个MapReduce拓展工具包，可以帮助用户更加方便地进行分布式计算任务。

Hadoop是一个开源的、由Apache开发的分布式计算框架，其最大的特点是能够在大规模的集群中高效地处理海量数据。而MapReduce作为Hadoop中的计算模式，可以将大数据集分解成独立小块，进行并行处理。

在Hadoop Jar Hadoop-MapReduce-Ex中，包含了许多有用的工具包和API，包括：

1. MapReduce算法库：提供了常见的MapReduce算法实现，例如排序、过滤、连接等，用户可以通过简单的配置和调用API方便地进行分布式计算任务。

2. 自定义InputFormat和OutputFormat：这个工具包提供了自定义输入和输出格式的API，用户可以将原始数据转换为Hadoop可处理的格式，或者将MapReduce结果转换为用户需要的格式。

3. MapReduce作业执行框架：这个框架提供了对MapReduce作业进行管理和监控的功能，用户可以方便地查看作业执行情况、调整作业配置等。

4. 分布式缓存：这个工具包提供了分布式缓存的API，可以将需要共享的数据存入缓存中，便于后续作业的调用和共享。

综上，Hadoop Jar Hadoop-MapReduce-Ex是一个非常有用的工具包，可以帮助用户快速实现分布式计算任务，提高计算效率和数据处理能力。但需要注意的是，使用该工具包需要有一定的编程经验和Hadoop的相关知识。