"本文将指导您如何查看和使用Hadoop的新API进行编程，特别关注Hadoop 2.4版本的新特性。通过对比旧API和新API的调用方式，帮助开发者理解它们之间的差异和新API的优势。"
在Hadoop生态系统中，API的更新换代是为了提高性能、简化编程模型和增强功能。Hadoop 2.4引入的新API，主要目标是替换早期的MapReduce API（即mapred包），以提供更高效、更灵活的编程接口。
1. 被弃用的API
在Hadoop中，旧的`mapred`包逐渐被弃用，取而代之的是新的`mapreduce`包。新API不仅提供了更好的性能，还引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理框架，以支持更复杂的分布式应用。
2. 初始化Job
在旧API中，使用`org.apache.hadoop.mapred.JobConf`类来初始化Job。例如，开发者会创建JobConf对象，设置各种参数，然后通过`JobConf`实例创建`JobClient`来提交Job。而在新API中，这一过程被`org.apache.hadoop.mapreduce.Job`类所取代，开发者可以直接使用`Job`类来配置和提交Job。
3. 新API初始化Job
新API中，初始化Job对象通常涉及以下步骤：
- 创建`Job`实例：`Job job = Job.getInstance(conf);`
- 设置Job的配置信息，如输入输出路径、Mapper和Reducer类等：`job.setJarByClass(BookCount.class); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);`
- 指定Mapper和Reducer类：`job.setMapperClass(BookCountMapper.class); job.setReducerClass(BookCountReducer.class);`
- 设置输出键值类型：`job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class);`
- 最后提交Job：`boolean success = job.waitForCompletion(true);`
以下是一个使用新API的简单示例，该程序用于计算`booklist.log`文件的行数：
```java
package bookCount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
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 BookCountNewApi {
public static class BookCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
// Mapper逻辑
}
public static class BookCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
// Reducer逻辑
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Book Count");
job.setJarByClass(BookCountNewApi.class);
job.setMapperClass(BookCountMapper.class);
job.setReducerClass(BookCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
在实际开发过程中，开发者还需要确保正确配置Hadoop环境，包括将配置文件复制到项目中，并设置日志配置。此外，可以使用Eclipse等IDE的Hadoop插件来方便地运行和调试MapReduce程序。
总结来说，了解和掌握Hadoop的新API对于提升开发效率和优化应用程序性能至关重要。新API不仅简化了Job的配置和管理，还提供了与YARN的更好集成，使得开发者能够更专注于业务逻辑，而不是底层的资源调度和管理。通过实践和对比新旧API的使用，可以更好地理解和利用这些改进。
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