Application to find the maximum temperature in the weather dataset

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class MaxTemperature {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    if (args.length != 2) {
      System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>");
      System.exit(-1);
    }
    
    Job job = new Job();
    job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
    job.setJobName("Max temperature");
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    
    job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
    job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

Job对象指定了作业的各种参数.它授予你对整个作业如何运行的控制权.当我 们在 Hadoop 集群上运行这个作业时,我们把代码打包成一个 JAR 文件(Hadoop 会在集群分发这个包).我们没有明确指定 JAR 文件的名称,而是在 Job构造函数中传送一个类,Hadoop 会找到这个包含此类的 JAR 文件. 

在创建 Job对象后,我们将指定输入和输出的路径.通过调用 FileInputFormat 内的静态方法 addInputPath()来定义输入的路径,它可以是单个 文件,目录(本例中,输入的内容组成此目录下所有文件)或文件模式的路径.同时, addInputPath()可被调用多次从而实现使用多路径输入. 

输出路径(其中只有一个)是在 FileOutputFormat 内的静态方法 setOutputPath()来指定的.它指定了 reduce 函数输出文件写入的目录.在运行作业前该目录不应该存在,否则 Hadoop 会报错并且拒绝运行任务.这种预防措施是为了防止 数据丢失(一个长时间的任务可能非常恼人地被另一个意外覆盖). 

接下来,通过 setMapperClass()和 setReducerClass()这两个方法来指定要使 用的 map 和 reduce 类型. setOutputKeyClass()和 setOutputValueClass()方法控制 map 和 reduce 函数的输出类型,正如本例所示,这两个方法往往是相同的.如果它们不同,那么 map 的输出类型可设置成使用 setMapOutputKeyClass()和 setMapOutputValueClass()方法. 

输入的类型通过输入格式来控制,我们没有设置,因为我们使用的是默认的 TextInputFormat(文本输入格式). 

在设置了定义 map 和 reduce 函数的类之后,运行作业的准备工作就算完成了. JobClient 内的静态方法 runJob()会提交作业并等待它完成,把进展情况写入控制台. 

waitForCompletion()方法的返回值是一个布尔型true表示成功，false表示失败，即我们翻译成0或1程序的退出代码。