我输入后出现The method setMapperClass(Class<? extends Mapper>) in the type Job is not applicable for the arguments (Class<WordCountMapper>)

这个错误通常是由于使用了错误的 import 语句而导致的。请确认您在代码中使用的是 import `org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper`，而不是 import `org.apache.hadoop.mapred.Mapper`。

正确的 import 语句应该是：

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

如果您已经使用了正确的 import 语句，那么请检查您的 WordCountMapper 类是否正确实现了 Mapper 接口，并且是否指定了正确的 Mapper 输入、输出类型。建议您将 WordCountMapper 类的完整代码贴出来，以便更好的帮助您解决问题。

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package wc; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCountMain { public static void main(String[] args) throws Exception{ // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000"); String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */ if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in><out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal"); job.setJarByClass(WordCountMapper.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReduce.class); job.setReducerClass(WordCountReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text>{ private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ text = value; context.write(text, new Text("")); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException,InterruptedException{ context.write(key, new Text("")); } } 执行该代码时，所需要选的执行文件夹和输出文件夹是在hdfs目录上的文件夹还是本地目录的文件夹？

在您提供的代码中，使用了 Hadoop MapReduce 框架对输入文件进行词频统计，并将结果输出到指定的输出路径。因此，执行该代码时，需要选择 HDFS 上的输入文件夹和输出文件夹。

具体来说，在 `main` 函数中，通过以下代码设置输入路径和输出路径：

String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */
if (otherArgs.length != 2) {
    System.err.println("Usage: wordcount <in><out>");
    System.exit(2);
}
// 设置输入和输出路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));

其中，`otherArgs` 数组用于存储输入路径和输出路径，这里直接设置为 `input` 和 `output`。在实际应用中，您需要根据实际情况修改为对应的 HDFS 路径。

另外，在 `Configuration` 配置中，通过以下代码指定了 HDFS 的地址：

conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000");

其中，`fs.default.name` 属性指定了 HDFS 的地址。这里设置为 `hdfs://localhost:9000`，表示连接本地的 HDFS。如果您正在连接其他的 HDFS 集群，需要将该属性修改为对应的地址。

综上，执行该代码时，您需要将输入文件上传到指定的 HDFS 文件夹中，然后在程序中指定输入文件夹的路径，同时指定输出文件夹的路径，程序会将统计结果输出到指定的输出文件夹中。

package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 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 WordCountMain { public static void main(String[] args) throws Exception{ // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000"); String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */ if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in><out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal"); job.setJarByClass(WordCountMapper.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setCombinerClass(WordCountReduce.class); job.setReducerClass(WordCountReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper{ public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{ private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ text = value; context.write(text, new Text("")); } } } job.setmapperclass出错

在您的代码中，您定义了一个名为 WordCountMapper 的类，该类实际上应该是一个 Mapper 类，并且应该继承 Mapper 接口。但是，在您的代码中，WordCountMapper 类没有继承 Mapper 接口，因此在设置 Mapper 类时出现了错误。

您需要将 WordCountMapper 类修改为一个 Mapper 类，并且让它继承 Mapper 接口，如下所示：

package wc;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {

    private static Text text = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        text = value;
        context.write(text, new Text(""));
    }
}

然后，您需要将 `job.setMapperClass(Map.class)` 修改为 `job.setMapperClass(WordCountMapper.class)`，以设置正确的 Mapper 类。