public class FileSplitter { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入被分割的大文件的路径："); String sourceFilePath = scanner.nextLine(); System.out.print("请输入分割块大小（单位MB）："); int blockSize = scanner.nextInt() * 1024 * 1024; scanner.nextLine(); // 消耗换行符 System.out.print("请输入分割后小文件存放的路径："); String destinationPath = scanner.nextLine(); try { File sourceFile = new File(sourceFilePath); // if (!sourceFile.exists()) { // System.out.println("文件不存在！"); // return; // } long fileSize = sourceFile.length(); int numberOfParts = (int) Math.ceil((double) fileSize / blockSize); try (FileChannel sourceChannel = FileChannel.open(Paths.get(sourceFilePath), StandardOpenOption.READ)) { for (int i = 0; i < numberOfParts; i++) { String partFileName = destinationPath + File.separator + i + ".part"; try (FileChannel destinationChannel = FileChannel.open(Paths.get(partFileName), StandardOpenOption.CREATE, StandardOpenOption.WRITE)) { long position = i * blockSize; long size = Math.min(blockSize, fileSize - position); sourceChannel.transferTo(position, size, destinationChannel); } System.out.println("已生成文件：" + partFileName); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } }分析一下这段代码

这段代码实现了一个文件分割器，可以将一个大文件分割成多个小文件。主要的实现是通过使用 Java NIO 中的 FileChannel 和 transferTo 方法来实现文件的读写和分割。具体实现步骤如下：

1. 从控制台读取用户输入的被分割文件的路径、分割块大小和分割后小文件存放的路径。
2. 计算需要分割成多少个小文件。
3. 打开被分割文件对应的 FileChannel，并循环生成小文件，每个小文件大小为指定的分割块大小，直到被分割文件全部读取。
4. 在循环中，通过 transferTo 方法将被分割文件的指定位置开始的指定大小的数据写入到对应的小文件的 FileChannel 中。
5. 输出已生成的小文件名。

需要注意的是，这段代码中的一些注释被注释掉了，需要根据实际情况进行判断和使用。另外，对于大文件的分割，还需要考虑一些性能和安全方面的问题，这里没有进行详细的讨论。

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public class AvgScore extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] args) throws Exception { if(args.length!=3){ System.err.println("demo.AvgScore <input> <output> <splitter>"); System.exit(-1); } Configuration conf=getMyConfiguration(); conf.set("SPLITTER", args[2]); Job job=Job.getInstance(conf, "avgScore"); job.setJarByClass(AvgScore.class); job.setMapperClass(AvgScoreMapper.class); job.setReducerClass(AvgScoreReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileSystem.get(conf).delete(new Path(args[1]), true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); return job.waitForCompletion(true)?-1:1; } public static void main(String[] args) { String[] myArgs={ "/user/root/score", "/user/root/avgscore", "," }; try { ToolRunner.run(getMyConfiguration(), new AvgScore(), myArgs); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static Configuration getMyConfiguration(){ //声明配置 Configuration conf = new Configuration(); conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform",true); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:8020");// 指定namenode conf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); // 指定使用yarn框架 String resourcenode="master"; conf.set("yarn.resourcemanager.address", resourcenode+":8032"); // 指定resourcemanager conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address",resourcenode+":8030");// 指定资源分配器 conf.set("mapreduce.jobhistory.address",resourcenode+":10020"); conf.set("mapreduce.job.jar",JarUtil.jar(AvgScore.class)); return conf; } }对这段代码进行解释

这段代码是一个使用 Hadoop MapReduce 实现的计算平均分数的程序。它包括一个继承了 Configured 类和实现了 Tool 接口的 AvgScore 类，其中实现了 run() 方法和 main() 方法。

在 run() 方法中，首先检查输入参数的个数是否正确，然后获取配置对象并设置分隔符。接着创建一个 Job 对象并设置 Mapper 和 Reducer 类，以及输出键值对类型。然后指定输入和输出路径，并提交作业并等待其完成。

在 main() 方法中，设置了输入和输出路径以及分隔符，并通过 ToolRunner.run() 方法运行作业。

最后，getMyConfiguration() 方法返回一个配置对象，其中设置了 Hadoop 和 YARN 的相关属性，并指定了作业的 jar 包。