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.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MyJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "House_ownership Default Count"); job.setJarByClass(MyJob.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("D:\\网页下载\\课程设计\\train.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\网页下载\\课程设计\\out")); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

这是一个使用Hadoop MapReduce框架进行数据处理的Java程序，其中的MyMapper和MyReducer分别是自定义的Mapper和Reducer类，用于完成具体的数据处理逻辑。该程序的作用是统计房屋拥有情况的默认情况，并将结果输出到指定路径。具体来说，它从输入文件train.csv中读取数据，经过Mapper处理之后，将结果传递给Reducer进行汇总，最终输出到指定的输出路径out中。这个程序的运行需要在Hadoop集群上进行。

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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。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

这些引用是 HBase Java API 的一部分。如果你想在 VSCode 中使用 HBase Java API 进行开发，需要按照以下步骤进行配置：

1. 安装 HBase：在 HBase 的官方网站下载 HBase 并安装。请注意，HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式数据库，因此在安装 HBase 之前，你需要先安装 Hadoop。

2. 新建一个 Maven 项目：在 VSCode 中新建一个 Maven 项目，使用以下依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  <artifactId>hbase-client</artifactId>
  <version>2.4.2</version>
</dependency>

3. 配置 HBase 连接：在项目的 Java 文件中，使用以下代码进行配置：

Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);

这个代码片段会创建一个 HBase 连接，并使用本地的 ZooKeeper 服务。你可以根据需要修改连接参数。

4. 使用 HBase API：在项目的 Java 文件中，你可以使用 HBase API 进行数据访问。例如：

Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("mytable"));
Put put = new Put(Bytes.toBytes("myrow"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("mycf"), Bytes.toBytes("mycol"), Bytes.toBytes("myvalue"));
table.put(put);

这个代码片段会向名为“mytable”的表中插入一条数据。

希望这些步骤对你有所帮助。