求大神详解，不太懂
package com.zkpk.import org.apache.hadoop.conf.Cimport org.apache.hadoop.fs.Pimport org.apache.hadoop.io.IntWimport org.apache.hadoop.io.LongWimport org.apache.hadoop.io.Timport org.apache.hadoop.mapreduce.Jimport org.apache.hadoop.mapreduce.Mimport org.apache.hadoop.mapreduce.Rimport org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFimport org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFimport org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFimport org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFclass UserMapper extends Mapper&LongWritable, Text, Text, IntWritable& { protected void map(
LongWritable key,
Text value,
org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper&LongWritable, Text, Text, IntWritable&.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
IntWritable one = new IntWritable(1);
String[] columns = value.toString().split("\t");
if (columns != null && columns.length == 6) {
Text uid = new Text(columns[1]);
context.write(uid, one);
} };}class UserReducer extends Reducer&Text, IntWritable, Text, IntWritable& { protected void reduce(
java.lang.Iterable&IntWritable& values,
org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer&Text, IntWritable, Text, IntWritable&.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for(IntWritable value : values){
sum += value.get();
context.write(key, new IntWritable(sum)); };}public class UserCount { /**
* @param args
*/ public static void main(String[] args)throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf, "UserUid");
job.setJarByClass(UserCount.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setMapperClass(UserMapper.class);
job.setReducerClass(UserReducer.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.waitForCompletion(true); }}
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这是hadoop的wordCount程序啊，对input文件下的文档单词分类计数，你在hadoop output 文件夹下可以看到，每个单词出现的频数
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这是MapReduce程序，是Hadoop处理数据的核心。程序有三部分组成：第一部分：Map。表示将数据进行分词处理，分隔符是制表键第二部分：Reduce。将Map的输出进行汇总，得到最后的输出。第三部分：主程序。将Map和Reduce组成一个任务job，来执行，数据的输入和输出都来至于HDFS。有问题，可以再问我。呵呵
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直接说 什么问题
直接贴代码
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有人没啊。。
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