整合进driver类的代码

在Hadoop的MapReduce框架中，Driver类通常是主程序，它会启动整个任务，包括初始化JobConf，设置Mapper和Reducer，然后提交作业。下面是一个简单的Driver类代码示例，包含了上述Mapper和Reducer的整合：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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;

public class StockAnalysisDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Stock Volume Percentage Analysis");

        // 设置Mapper
        job.setMapperClass(ReadMapper.class);
        job.setCombinerClass(NoOpReducer.class); // 使用空Reducer节省I/O
        job.setReducerClass(Reducer.class);

        // 设置输入和输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入文件路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出结果文件路径

        // 设置关键值类型
        job.setOutputKeyClass(String.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 启动任务并等待完成
        if (job.waitForCompletion(true)) {
            System.out.println("Job completed successfully.");
        } else {
            System.err.println("Job failed.");
        }
    }

    // NoOpReducer是一个简单的Reducer，只做一次map到reduce的操作，不做任何处理
    static class NoOpReducer extends Reducer<String, IntWritable, String, IntWritable> {
        @Override
        protected void reduce(String key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(key, Iterators.getOnlyElement(values));
        }
    }
}

在这个例子中，`main`函数创建了一个Job实例，并设置了所需的Mapper和Reducer类。输入文件路径和输出文件路径作为命令行参数传递给Driver。最后，如果任务成功完成，它会打印一条消息，否则显示错误信息。