idea jdk版本和hadoopjdk版本

在使用IDEA进行Java开发时，可以配置多个JDK版本。这允许你在不同的项目或场景中使用不同的JDK版本。你可以自由切换JDK版本以进行测试或其他目的。

对于Hadoop来说，它不依赖于具体的JDK版本，而是依赖于Java的版本。Hadoop兼容不同版本的Java，包括Java 1.7和Java 1.8等。所以你可以根据需要选择合适的JDK版本来运行Hadoop。

如果你想查看不同JDK版本的Java源码，你可以通过在IDEA中导入相应的JDK源码库来实现。这样你就可以轻松查看不同版本的Java源码，并比较它们之间的差异了。

相关问题

开发工具 1、Jdk 2、Hadoop 3、Intellij Idea等 项目描述 本项目有一部分时间戳数据，请编写Mapreduce程序将这些时间戳按升序进行排序，同时转换成对应的date时间。 例如： 1100186731 1100185961 排序转换后： 1100185961, Thu Nov 11 23:12:41 CST 2004 1100186731, Thu Nov 11 23:25:31 CST 2004 时间戳数据： 1100183757 1100184447 1100185952 1100186732 1100186731 1100185961 1100183809 1100185915 1100184420 1100185924 1100186737 1100183797 1100186727 1100185932 1100183734 1100184820

好的，我们可以使用Hadoop MapReduce来实现时间戳数据的排序和转换。下面是一个示例程序：

1. 编写Mapper类

Mapper类的作用是将输入的时间戳数据解析成LongWritable类型的键值对，其中键是时间戳，值可以是任意类型，这里我们用LongWritable类型的1。

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class TimestampMapper extends Mapper<Object, Text, LongWritable, LongWritable> {

    private LongWritable timestamp = new LongWritable();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        long ts = Long.parseLong(line.trim());
        timestamp.set(ts);
        context.write(timestamp, new LongWritable(1));
    }
}

2. 编写Reducer类

Reducer类的作用是将Mapper输出的键值对按照键进行排序，并将时间戳转换成对应的日期时间格式。由于Mapper输出的值没有实际作用，这里我们将Reducer的输入值设为LongWritable类型的1，输出值设为Text类型的日期时间格式。

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class TimestampReducer extends Reducer<LongWritable, LongWritable, Text, Text> {

    private Text dateText = new Text();

    public void reduce(LongWritable key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long ts = key.get();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String date = sdf.format(new Date(ts * 1000));
        dateText.set(date);
        context.write(new Text(String.valueOf(ts)), dateText);
    }
}

3. 编写Driver类

Driver类的作用是组织MapReduce程序的运行流程，并设置相关的输入输出路径和格式。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class TimestampSort {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: timestamps <input> <output>");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "Timestamp Sort");
        job.setJarByClass(TimestampSort.class);
        job.setMapperClass(TimestampMapper.class);
        job.setReducerClass(TimestampReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(LongWritable.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

4. 运行程序

在IntelliJ IDEA中，我们可以直接运行main函数来启动MapReduce程序。在运行程序之前，需要将时间戳数据文件上传到HDFS中，然后将文件路径作为MapReduce程序的输入路径，将输出路径作为程序的输出路径。

$ hadoop fs -put timestamps.txt /user/hadoop/timestamps.txt
$ hadoop jar TimestampSort.jar /user/hadoop/timestamps.txt /user/hadoop/output

其中，TimestampSort.jar是我们打包好的MapReduce程序的jar包，/user/hadoop/timestamps.txt是输入路径，/user/hadoop/output是输出路径。运行程序结束后，可以在输出路径中查看排序后的时间戳和对应的日期时间格式。

DFS针对大数据文件来设计，处理小文件效率低。阅读『File-Based Data Structures』中关于『Hadoop’s SequenceFile』的介绍。编写代码，使用『 SequenceFile 』实现多个小文件的存储。要求如下： 1、开发环境：Intellj IDEA + MAVEN，JDK 1.8, Hadoop 2.9.2 2、写文件：输入：100张图片的文件夹，输出：包含所有图片的SequenceFile格式文件 3、读文件：输入：包含所有图片的SequenceFile格式文件，输出：所有图片 压缩后上传程序源文件（压缩文件名：学号_姓名_HDFS.rar）和运行截图。 我的答案：

很抱歉，作为AI，我无法传输文件和截图。但是，我可以给你提供一些代码的示例：

写文件示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.Arrays;

public class WriteSequenceFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
        // 设置Hadoop配置信息，指定namenode地址
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");

        // 获取HDFS文件系统的对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://localhost:9000"), conf, "root");

        // 创建SequenceFile.Writer对象
        Path path = new Path("/test/seqfile.seq");
        SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path, Text.class, BytesWritable.class,
                SequenceFile.CompressionType.RECORD, new DefaultCodec());

        // 读取所有图片文件
        Path imgDirPath = new Path("/test/img/");
        Arrays.stream(fs.listStatus(imgDirPath)).filter(status -> status.isFile())
                .forEach(status -> {
                    try {
                        // 读取文件内容
                        InputStream in = fs.open(status.getPath());
                        byte[] buffer = new byte[(int) status.getLen()];
                        in.read(buffer);

                        // 将文件名作为key，文件内容作为value，写入SequenceFile
                        String fileName = status.getPath().getName();
                        Text key = new Text(fileName);
                        BytesWritable value = new BytesWritable(buffer);
                        writer.append(key, value);
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                });

        // 关闭SequenceFile.Writer对象
        writer.close();
    }
}

读文件示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

public class ReadSequenceFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
        // 设置Hadoop配置信息，指定namenode地址
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");

        // 获取HDFS文件系统的对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://localhost:9000"), conf, "root");

        // 打开SequenceFile.Reader对象
        Path path = new Path("/test/seqfile.seq");
        SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf);

        // 读取SequenceFile中的记录
        Text key = (Text) ReflectionUtils.newInstance(reader.getKeyClass(), conf);
        BytesWritable value = (BytesWritable) ReflectionUtils.newInstance(reader.getValueClass(), conf);
        while (reader.next(key, value)) {
            // 输出记录的key和value
            System.out.println("key: " + key.toString());
            System.out.println("value length: " + value.getLength());
        }

        // 关闭SequenceFile.Reader对象
        reader.close();
    }
}

注意事项：

1. 代码中的路径和文件名需要根据实际情况修改。
2. SequenceFile支持多种压缩算法，示例中使用了默认的压缩算法DefaultCodec，也可以使用SnappyCodec等其他算法。
3. 示例中将图片文件的内容直接读取到内存中，如果图片文件较大，可能会导致内存溢出，需要根据实际情况进行改进。