16. Job job = Job.getInstance(configuration); 17. job.setJarByClass(PhoneMain.class); 18. 19. job.setMapperClass(PhoneMapper.class); 20. job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 21. job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 22. 23. job.setReducerClass(PhoneReducer.class); 24. job.setOutputKeyClass(Text.class); 25. job.setOutputValueClass(Text.class); 26. 27. FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[1])); 28. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[2])); 29.

这是一段 Java 代码，用于设置 MapReduce 任务的 Mapper 类和 Reducer 类。其中，第 17 行设置了任务的主类。第 19 行和第 21 行设置了 Map 阶段的输出键和输出值类型。第 23 行设置了 Reduce 阶段的类。第 24 行和第 25 行设置了 Reduce 阶段的输出键和输出值类型。最后，第 27 行和第 28 行设置了任务输入路径和输出路径。请注意，以上代码未能完成并需要补充其余代码。

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运行set mapreduce.job.reduces=3;报错如何解决

你在使用 `set mapreduce.job.reduces=3;` 命令时出现了错误，这是因为这个命令是在 Hive CLI 中使用的，而不是在 Hadoop 命令行中使用的。

如果你想在 Hadoop 命令行中设置 reduce 数量为 3，可以使用以下命令：

- 在执行 MapReduce 作业时，使用 -D 参数设置 reduce 数量为 3：

   $ hadoop jar <jar_file> <main_class> -D mapreduce.job.reduces=3 <input_path> <output_path>

- 在代码中设置 reduce 数量为 3：

   Job job = Job.getInstance(new Configuration());
   job.setNumReduceTasks(3);

请注意，如果你的作业不需要 reduce 操作或者已经被优化为 map-only 作业，那么设置 reduce 数量将不会生效。

希望这些方法可以帮助你解决这个问题。

public class TCAPP { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { // 1.获取job Configuration conf=new Configuration(); Job job=Job.getInstance(conf); // 2.指定job使用的类

job.setJarByClass(TCAPP.class);

// 3.指定map和reduce使用的类
job.setMapperClass(TCMapper.class);
job.setReducerClass(TCReducer.class);

// 4.指定map输出的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

// 5.指定reduce输出的类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 6.指定输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

// 7.提交job
boolean result=job.waitForCompletion(true);
System.exit(result?0:1);
}

这是一个MapReduce程序的主函数，可以实现对文本数据进行词频统计。其中，指定了Map和Reduce类，指定了输入和输出路径，最后提交job并退出程序。