解释此段代码：public class CarCountDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration configuration = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(configuration,"计算车辆占比"); job.setJarByClass(CarCountDriver.class); job.setMapperClass(CarCountMapper.class); job.setReducerClass(CarCountReduce.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); String[] arg=new GenericOptionsParser(configuration,args).getRemainingArgs(); String inputPath = arg[0]; String outputPath=arg[1]; FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(inputPath)); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath)); String file = "C:\\Users\\DELL\\Desktop\\Cars.csv"; FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(file)); String outputPath = "D:\\maven_hdfs\\hdfs-client\\output"; FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath)); boolean ret = job.waitForCompletion(true); System.out.println(ret?"执行完毕":"异常终止"); } }

这段代码是一个 Java 类，名为 CarCountDriver，其中包括了一个 main 方法。这个类是用于驱动一个 Hadoop MapReduce 作业，计算车辆占比。具体来说，这个类完成了如下操作：

1. 创建了一个 Configuration 对象，用于管理 Hadoop 的配置信息。
2. 创建了一个 Job 对象，用于表示一个 Hadoop MapReduce 作业。
3. 设置了作业的 Jar 包路径和 Mapper、Reducer 类。
4. 设置了 Mapper 的输出键、值类型和 Reducer 的输出键、值类型。
5. 通过 GenericOptionsParser 解析命令行参数，获取输入输出路径。
6. 设置输入输出路径。
7. 等待作业完成，并打印执行结果。

其中，第 5 步中的命令行参数包括两个，第一个参数是输入路径，第二个参数是输出路径。第 7 步中的 ret 变量表示作业的执行结果，它的值为 true 表示作业执行成功，为 false 表示作业执行失败。

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public class TCAPP { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { // 1.获取job Configuration conf=new Configuration(); Job job=Job.getInstance(conf); // 2.指定job使用的类

job.setJarByClass(TCAPP.class);

// 3.指定map和reduce使用的类
job.setMapperClass(TCMapper.class);
job.setReducerClass(TCReducer.class);

// 4.指定map输出的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

// 5.指定reduce输出的类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 6.指定输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

// 7.提交job
boolean result=job.waitForCompletion(true);
System.exit(result?0:1);
}

这是一个MapReduce程序的主函数，可以实现对文本数据进行词频统计。其中，指定了Map和Reduce类，指定了输入和输出路径，最后提交job并退出程序。

public class main { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapreduce.framework.name", "local"); Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(main.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); //设置Reduce节点的个数为：1个 空1：_________________________________ FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:/mr/input")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:/mr/output")); boolean res = job.waitForCompletion(true); System.exit(res ? 0 : 1); }

这段代码是一个简单的 Hadoop MapReduce 任务的驱动程序。在这个程序中，首先创建了一个 Configuration 对象，用于存储 Hadoop 集群的配置信息。然后创建了一个 Job 对象，设置了 Mapper 和 Reducer 类，以及输入和输出数据的格式和路径。其中，setInputPaths() 方法指定了输入数据的路径，setOutputPath() 方法指定了输出数据的路径。最后，调用 job.waitForCompletion() 方法提交并运行这个 MapReduce 任务，并等待任务完成。完成后，程序将返回一个布尔值表示任务是否成功执行，最后通过 System.exit() 方法结束程序的运行。

需要注意的是，空1处应该填写以下代码：job.setNumReduceTasks(1); 这行代码指定 Reduce 节点的个数为 1，即只有一个 Reduce 任务。