hadoop的java api文档

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。Hadoop提供了Java API，使开发人员能够以Java编程语言访问和操作Hadoop集群。

你可以在Hadoop官方网站上找到Hadoop Java API的文档。下面是获取Hadoop Java API文档的步骤：

1. 打开Hadoop官方网站：https://hadoop.apache.org/
2. 在导航栏中选择"Documentation"。
3. 在文档页面中，选择"API Documentation"。4. 在API文档页面中，你可以找到各个Hadoop版本的Java API文档。

请注意，根据你使用的Hadoop版本，选择相应的文档。在Java API文档中，你可以找到Hadoop提供的各种类和接口，以及它们的方法和用法说明。

此外，你还可以在其他一些在线资源上找到有关Hadoop Java API的教程和示例代码，例如CSDN、GitHub等。这些资源可以帮助你更好地理解和使用Hadoop Java API。

相关问题

如何配置Hadoop api

Hadoop API的配置需要在Hadoop的配置文件中进行设置，具体的步骤如下：

1. 打开Hadoop的配置文件，一般为hadoop-env.sh或hadoop-config.sh。

2. 在配置文件中设置Hadoop API的相关参数，如Hadoop的安装路径、Java的安装路径、Hadoop的工作目录等。

3. 保存配置文件并退出。

4. 重新启动Hadoop服务，使配置文件生效。

需要注意的是，Hadoop API的配置可能因不同的Hadoop版本而有所不同，具体的配置方法需要参考相应版本的文档。

.java程序如何在hadoop上运行

### 回答1：
Java程序可以在Hadoop上运行，以下是一些基本步骤：

1. 确认Hadoop环境已经搭建完成并启动。
2. 将Java程序打包成Jar包。
3. 将Jar包上传到Hadoop集群上。
4. 编写一个Hadoop作业来运行Java程序，通常使用hadoop jar命令来执行这个作业，其中包括指定输入和输出路径等参数。

下面是一个示例作业的代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
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 = 0;
      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[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

这个作业从输入文件中读取数据，将每个单词作为键并将值设置为1，最后通过reduce函数来计算每个单词出现的次数。

要运行这个作业，可以使用以下命令：

hadoop jar WordCount.jar input output

其中，WordCount.jar是打包好的Java程序，input是输入路径，output是输出路径。

### 回答2：
要在Hadoop上运行Java程序，首先需要配置好Hadoop环境。以下是运行Java程序的步骤：

1. 安装Hadoop：请按照Hadoop官方文档的指导，下载并正确安装Hadoop。

2. 编写Java程序：使用Java编程语言编写需要在Hadoop上运行的程序。确保程序适当地使用Hadoop API和类库。

3. 将Java程序打包成JAR文件：将编写的Java程序打包成JAR文件。确保JAR文件包含必要的依赖项。

4. 将输入数据上传到Hadoop文件系统（HDFS）：使用Hadoop的命令行工具或Hadoop API，将程序所需的输入数据上传到HDFS上的适当目录。

5. 配置Hadoop作业参数：在Hadoop集群的配置目录中，找到"mapred-site.xml"文件，并设置适当的作业参数。这些参数包括输入路径、输出路径、作业名称、Mapper和Reducer类等。

6. 提交Hadoop作业：使用"Hadoop jar"命令，将JAR文件和作业参数提交到Hadoop集群上运行。例如，运行以下命令：
Hadoop jar YourProgram.jar your.MainClass -input inputPath -output outputPath

7. 等待作业完成：Hadoop将分配计算任务给不同的节点执行。您可以使用Hadoop的JobTracker Web界面来跟踪作业的状态和进展。

8. 获取输出结果：一旦作业完成，您可以使用Hadoop的命令行工具或Hadoop API，从HDFS获取输出结果。