import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

`org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat`是Hadoop MapReduce框架中的一个类，它是一个抽象类，用于定义输入数据的格式。它提供了一些方法，可以帮助我们读取和处理输入数据。具体来说，它定义了如何将输入数据划分成多个小的数据块（split），以便并行处理。同时，它还定义了如何读取每个数据块中的数据，并将其转换为键值对（key-value pairs），以便后续的Map和Reduce操作。

在Hadoop MapReduce程序中，我们通常需要继承`FileInputFormat`类，并实现其中的一些方法，以适应我们自己的输入数据格式。例如，如果我们的输入数据是文本文件，那么我们可以继承`TextInputFormat`类，并实现其中的一些方法，以便正确地读取和处理文本文件。

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import java.io.IOException; import java.util.*; 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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class Merge { /********** Begin **********/ /********** End **********/ }

好的，这是一个基本的MapReduce程序的框架。在这个程序中，你需要完成mapper和reducer函数，然后将它们添加到这个框架中。下面是一个可能的实现：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Merge {

    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private Text line = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");

            for (String word : words) {
                line.set(word);
                context.write(line, new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    public static class MyReducer 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();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: Merge <in> <out>");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "Merge");
        job.setJarByClass(Merge.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setCombinerClass(MyReducer.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这个程序中，mapper函数将文件中的每一行作为输入，将每个单词作为键，并输出键值对，其中值为1。reducer函数将相同的键组合在一起，并将它们的值相加。最后，不重复的单词作为输出键，它们的出现次数作为输出值。

你可以将这个代码复制到你的Java文件中，并根据你的要求进行修改。请注意，你需要将输入和输出路径替换为你自己的路径。

.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。