"这篇文档是关于使用Java命令执行jar包的API参考,主要涉及Hadoop环境下的MapReduce编程。文章作者提供了多个站点链接,包括CSDN、豆瓣和新浪博客,便于读者进一步学习和交流。内容包括从零开始学习Hadoop的安装教程,以及通过MapReduce实现的词频统计程序,这两种方式都是基于Hadoop API和Java SDK。"
在Hadoop MapReduce编程中,API参考是非常关键的部分。开发者通常需要查阅Hadoop和Java的官方API文档,例如Hadoop 1.2.1的API文档和Java JDK 1.7的API文档,来了解具体函数和类的用法。在本文档中,作者首先介绍了MapReduce的基本概念,包括Google作为一家搜索引擎公司的背景,以及MapReduce和HDFS的工作原理。
接着,作者详细讲解了两种形式的MapReduce程序实现——标准形式和最简形式。标准形式的MapReduce程序包含`TokenizerMapper`、`IntSumReducer`和`WordCount`三个主要组件,它们分别负责单词的拆分、值的累加和整个程序的入口。最简形式的MapReduce则直接在`WordCount`类中完成所有功能,简化了代码结构。
在标准形式中,开发者需要创建Mapper和Reducer类,如`TokenizerMapper`用于解析输入文本并生成键值对(单词,1),`IntSumReducer`则接收Mapper的输出,将相同单词的计数值进行累加。`WordCount`类作为主程序,设置Job参数并提交任务。在代码编写完成后,使用Java的`jar`命令进行编译打包,最后通过Hadoop的`hadoop jar`命令执行。
在最简形式的MapReduce程序中,`WordCount`类同时实现了Mapper和Reducer的功能,使得代码更简洁,但可能降低了可读性和可维护性。执行流程与标准形式相似,同样需要编译、打包和执行。
此外,文档还涵盖了HDFS(Hadoop Distributed File System)的相关操作,如上传、删除和读取文件。通过编写Java程序,可以实现与HDFS的交互,例如`FileCopy`、`FileDelete`和`FileCat`分别用于复制文件到HDFS、从HDFS删除文件和读取HDFS中的文件内容。
这篇文章提供了一个全面的入门指南,帮助读者理解Hadoop环境下的MapReduce编程和HDFS操作,同时也强调了API文档在开发过程中的重要性。通过实际操作,开发者可以更好地掌握这些知识,并运用到自己的项目中。