Hadoop 2.4新API入门教程：mapred与mapreduce对比与编程示例

本文档旨在指导读者如何查看和使用Hadoop的新API进行编程。Hadoop是一个广泛使用的开源分布式计算框架，主要用于大数据处理。在Hadoop 2.4版本中，MapReduce API经历了一次重大更新，原有的mapred包已被弃用，取而代之的是新的mapreduce包。理解这两个包的区别对程序员来说至关重要。 首先，了解哪个包被弃用。在Hadoop早期版本中，mapred包是主要的编程接口，但随着Hadoop的演进，mapreduce包成为了推荐的API。mapred包中的功能在新版本中可能已不再维护，使用mapreduce包可以确保更好的性能和兼容性。 对于初次接触Hadoop API的开发者，文章将重点讲解以下几个关键知识点： 1. 初始化Job对象的方式不同：在旧API（mapred）中，使用`JobConf`类来初始化Job对象，例如通过`JobConf job = new JobConf();`。而在新API（mapreduce）中，通常使用`Job`接口，创建`Job`实例并设置相关参数，如`Job job = Job.getInstance(conf);`，这里的`conf`是对`Configuration`对象的操作。 2. 编程示例：文章提供了具体的代码示例，展示了如何使用新旧API来实现计算文件`booklist.log`行数的基本MapReduce任务。新API中，开发者需要导入`org.apache.hadoop.mapreduce.Job`和`org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat`等类。在`main`方法中，首先设置`Job`实例，然后配置输入和输出路径，接着调用`job.waitForCompletion(true)`等待任务完成。 步骤如下： - 新建MapReduce工程，配置必要的配置文件和目录结构。 - 复制`hadoop`配置文件到工程的`src`目录。 - 创建`conf`目录并设置日志配置。 - 在`bookCount`目录下编写Java代码，如`BookCount.java`，定义Mapper、Reducer类以及`main`函数。 - 使用`FileInputFormat`和`FileOutputFormat`指定输入和输出路径，然后创建`Job`实例并提交任务。 最后，提到如何生成测试数据文件`vinamelist.log`，将其添加到HDFS中，以便在Hadoop集群上运行MapReduce任务。通过`hdfs copyFromLocal`命令将本地文件复制到HDFS的/user/hduser目录下。 这篇文章不仅提供了一个学习和实践Hadoop新API的入门教程，还展示了如何迁移旧代码到新API，这对于提升Hadoop编程技能和适应Hadoop框架的更新迭代非常有帮助。