context.write(NullWritable.get(),new Text(key));

这行代码是在Hadoop MapReduce中的Reducer阶段使用的，用于将结果写入输出。`context.write()`方法用于将key-value对写入输出。在这里，`NullWritable.get()`表示使用空值作为输出的key，`new Text(key)`则表示使用给定的key作为输出的value。通过调用`context.write(NullWritable.get(),new Text(key))`，将结果写入输出。

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context.write(new Text(result), NullWritable.get());

这行代码是在Hadoop MapReduce中的Reducer阶段使用的，用于将结果写入输出。`context.write()`方法用于将key-value对写入输出。在这里，`new Text(result)`表示使用给定的`result`作为输出的key，`NullWritable.get()`表示使用空值作为输出的value。通过调用`context.write(new Text(result), NullWritable.get())`，将结果写入输出。

详解代码publicclassMyTest{ publicstaticclassMapextendsMapper<Object,Text,IntWritable,IntWritable>{ privatestaticIntWritabledata=newIntWritable(); publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext){ Stringtext=value.toString(); data.set(Integer.parseInt(text)); context.write(data,newIntWritable(1)); } } publicstaticclassReduceextendsReducer<IntWritable,IntWritable,IntWritable, IntWritable>{ privatestaticIntWritableline_num=newIntWritable(1); publicvoidreduce(IntWritablekey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext){ for(IntWritableval:values){ context.write(line_num,key); line_num=newIntWritable(line_num.get()+1); } } } }

这段代码是一个简单的MapReduce程序，用于对输入的文本数据进行行号统计。下面是代码的详细解释：

1. 定义Map类：

public static class Map extends Mapper<Object, Text, IntWritable, IntWritable> { 
    private static IntWritable data = new IntWritable(); 
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
        String text = value.toString(); 
        data.set(Integer.parseInt(text)); 
        context.write(data, new IntWritable(1)); 
    } 
}

- 继承了Mapper类，使用Object作为key输入，Text作为value输入，IntWritable作为key输出，IntWritable作为value输出。
- 定义一个IntWritable类型的变量data，用于存储每行的行号。
- 在map()方法中，将输入的Text类型的value转换为String类型的text。
- 将text转换为整数，并将其设置为data的值。
- 使用context.write()方法输出键值对，其中键为data，值为1。

2. 定义Reduce类：

public static class Reduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> { 
    private static IntWritable line_num = new IntWritable(1); 
    public void reduce(IntWritable key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { 
        for (IntWritable val : values) { 
            context.write(line_num, key); 
            line_num = new IntWritable(line_num.get() + 1); 
        } 
    } 
}

- 继承了Reducer类，使用IntWritable作为key输入，IntWritable作为value输入，IntWritable作为key输出，IntWritable作为value输出。
- 定义一个IntWritable类型的变量line_num，用于存储行号。
- 在reduce()方法中，对于每个输入的key，遍历对应的values。
- 使用context.write()方法输出键值对，其中键为line_num，值为key。
- 将line_num的值加1，作为下一个行号的值。

3. 主函数：

public static void main(String[] args) throws Exception { 
    Job job = Job.getInstance(new Configuration()); 
    job.setJarByClass(MyTest.class); 
    job.setJobName("Line Count"); 
    job.setOutputKeyClass(IntWritable.class); 
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
    job.setMapperClass(Map.class); 
    job.setReducerClass(Reduce.class); 
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); 
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); 
    TextInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); 
    TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); 
    job.waitForCompletion(true); 
}

- 创建一个Job对象。
- 设置Job的名称、输入输出键值对类型、Map和Reduce类、输入输出文件格式等。
- 设置输入和输出的路径。
- 等待Job完成，并返回执行结果。

该程序的作用是将输入文件中每行的行号作为key，对应的值都是1，然后将相同行号的键值对合并并输出，输出结果为每行的行号和该行出现的次数。