hadoop集群环境下。使用Java代码进行数据求和的程序

如果你想在Hadoop集群环境下使用Java代码进行数据求和的程序，可以按照以下步骤进行：

1. 编写Mapper类

Mapper类的作用是读取输入数据并将其转换为键值对。在本例中，我们可以将每个数字映射为一个键值对，其中键为固定的字符串（比如"sum"），值为该数字。

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class SumMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        LongWritable number = new LongWritable(Long.parseLong(value.toString()));
        context.write(new Text("sum"), number);
    }
}

2. 编写Reducer类

Reducer类的作用是对Mapper类输出的键值对进行归约操作。在本例中，我们可以对相同键的数字进行求和操作。

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class SumReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        for (LongWritable value : values) {
            sum += value.get();
        }
        context.write(key, new LongWritable(sum));
    }
}

3. 编写Driver类

Driver类的作用是将Mapper类和Reducer类组合在一起，并指定输入数据和输出路径等参数。

import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class SumDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "sum");
        job.setJarByClass(SumDriver.class);
        job.setMapperClass(SumMapper.class);
        job.setReducerClass(SumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

4. 执行程序

在Hadoop集群环境下，可以使用以下命令执行程序：

hadoop jar sum.jar SumDriver input output

其中，`sum.jar`为打包好的程序包，`input`为输入数据的路径，`output`为输出结果的路径。