hadoop学习；block数据块；mapreduce实现样例；UnsupportedClassVersionError异常；关联项目源代码

对于开源的东东，尤其是刚出来不久，我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc，測试它的样例

为了方便查看源代码，关联导入源代码的项目

先前的项目导入源代码是关联了源代码文件

block数据块，在配置文件hdfs-default.xml中能够查看到,记住要改动不是在这里

block文件存储块是最主要的单位

查看block存放位置，配置文件里查看

假设文件大于64M会占两个块，meta文件是校验文件，第二个文件大于64M，删除文件后，则相应block不在

datanode存放文件，一个文件能够存放在不同机器上datanode

mapreduce本身有默认的类，当什么都不写的时候，原样输出

package com.kane.mr.minidefault;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class TestDefault {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
//GenericOptionsParser辅助工具类
   //String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
   String[] otherArgs = {"hdfs://centos:9000/kane/mini.txt","hdfs://centos:9000/kane/output"};
   if (otherArgs.length != 2) {
     System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
     System.exit(2);
   }
   Job job = new Job(conf, "word count");
   job.setJarByClass(TestDefault.class);
   //中间的内容省略就採用默认的类操作,应该是原样输出
  
   FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//输入參数，相应hadoop jar 相应类执行时在后面加的第一个參数
   FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//输出參数
   System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

然后到处该类为jar包，放到hadoop文件下，执行

接下来自己创建须要mr执行的源文件，并导入hdfs中

当我们执行hadoop命令执行时 可能出异常，由于你编写代码的jdk可能和hadoop用到的JVM不匹配

解决java.lang.UnsupportedClassVersionError问题 

Jbuilder2006自带了1.5的JDK,但假设你还想继续用JDK1.42，假设仅仅是在Jbuilder2006的tool->configure->JDKs中加入一个JDK1.42或更低版本号，那么即使你仅仅写一个最简单的HelloWorld程序，Jbuilder2006都会给你报出长长一串错误，编写的代码在Jbuilder2005中也无法执行。JBuilder2006在执行编译project时，会针对特定版本号的VM进行编译，默认的是Java 2 SDK, v 5.0 And Late，因此，假设project用的是1.5下面的JDK，碰到都是java.lang.UnsupportedClassVersionError这个错误。

解决的办法事实上非常easy，仅仅要更改这个选项即可了。详细过程例如以下：
----------------------------------------------------------
1、右键点击project文件，选择属性(properties),
2、在属性窗体中选择 Build-->Java,在右边的选项中有四个下拉框，就能够看到编译选项了，
3、当中Compiler和Debug Option能够不用管，仅仅在Languege features和Target VM中选择对应的JDK版本号就能够了，然后确定，一切OK。
附件中是配置的图片。
-----------------------------------------------------------
假设在Target VM中选择了All Java SDKs，那么你的class文件在使用JDK1.1的VM上都能够执行（Jbuilder2006帮助中是这么说的，预计没几个人的机子上还在用JDK1.1吧 :-）

2.

Eclipse3.1相同会出现相同的问题，这时候仅仅须要把项目用的JDK与你安装的JDK搞成版本号一样就攻克了．

步骤：右击你的项目－－＞属性－－＞Java Compiler，设置合适的版本号！！

默认的mr程序原样输出

測试wordcount

package com.kane.mr;


import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;


import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;


public class MapperClass extends Mapper<Object,Text,Text,IntWritable>{
public Text keyText=new Text("key");
public IntWritable intValue=new IntWritable(1);
@Override
protected void map(Object key, Text value,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//获取输入的值
String str=value.toString();
//用什么分隔键值，默认空格或 或
StringTokenizer sTokenizer=new StringTokenizer(str);
//循环输出，假如是My name is kane 则分四次输出四个单词
while (sTokenizer.hasMoreElements()) {
Object object = (Object) sTokenizer.nextElement();
//这里每一个单词能够看做一个key
keyText.set(str);
context.write(keyText, intValue);//匹配一个就加value比如（“My”，1）
}
}

}

package com.kane.mr;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
//map传来的键值就是text 和 intwritable
public class ReducerClass extends Reducer<Text,IntWritable, Text,IntWritable>{
public IntWritable intValue= new IntWritable(0);


@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,//假如name出现两次，这里得到的values是 name [1,1]
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum=0;
while (values.iterator().hasNext()) {
sum+=values.iterator().next().get();

}
//这里值用intwritable输出是由于非常多情况下一个mapreduce的输出是下一个mapreduce的输入
intValue.set(sum);
context.write(key, intValue);
}

}

package com.kane.mr;
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.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;


public class WordCounter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
   String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
   if (otherArgs.length != 2) {
     System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
     System.exit(2);
   }
   Job job = new Job(conf, "word count");
   job.setJarByClass(WordCounter.class);
   job.setMapperClass(MapperClass.class);
   //job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
   job.setReducerClass(ReducerClass.class);
   job.setOutputKeyClass(Text.class);
   job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
   FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//输入參数，相应hadoop jar 相应类执行时在后面加的第一个參数
   FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//输出參数
   System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}