Mapreduce作业运行的代码怎么写，能逐句解释这些代码吗

当你在Hadoop上运行一个MapReduce作业时，你需要编写一个Java程序，并使用Hadoop的API来定义Map和Reduce任务，以及设置作业的配置。下面是一个简单的示例，逐句解释了代码的每个部分：

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;

// 定义Mapper类
public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

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

  // 实现map函数
  public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String[] words = value.toString().split(" "); // 将输入的文本行按空格切分为单词数组
    for (String w : words) {
      word.set(w);
      context.write(word, one); // 输出<word, 1>键值对
    }
  }
}

// 定义Reducer类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

  private IntWritable result = new IntWritable();

  // 实现reduce函数
  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get(); // 对相同单词的计数进行求和
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result); // 输出<word, sum>键值对
  }
}

// 主函数
public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建一个新的Job对象，并设置Job的名称
    Job job = Job.getInstance();
    job.setJobName("Word Count");

    // 设置Job的输入路径和输出路径
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

    // 设置Mapper和Reducer类
    job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
    job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

    // 设置Mapper和Reducer的输出键值对类型
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

    // 提交作业并等待完成
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

以上代码包含三个类：WordCountMapper、WordCountReducer和WordCount。

- WordCountMapper类是一个继承自Mapper类的自定义Mapper类。它实现了map函数，在该函数中对输入的文本进行处理，并输出<word, 1>键值对。

- WordCountReducer类是一个继承自Reducer类的自定义Reducer类。它实现了reduce函数，对相同单词的计数进行求和，并输出<word, sum>键值对。

- WordCount类包含了主函数main，它创建一个新的Job对象，并设置作业的名称、输入路径和输出路径。然后，设置Mapper和Reducer类，以及它们的输出键值对类型。最后，使用job.waitForCompletion方法提交作业并等待完成。

希望这个逐句解释的示例能帮助你理解如何编写和运行MapReduce作业的代码！