WordCount2.java:
package com.imd.examples;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
public class WordCount2 {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 不配置一个入口类会导致底层无法调用setJarByClass方法,运行时ClassNotFound.
            JobConf conf = new JobConf(WordCount2.class);
            conf.setMapperClass(WordCountMapper.class);
            conf.setReducerClass(WordCountReducer.class);
            conf.setOutputKeyClass(Text.class);
            conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);
            // 输入参数除最后一个外都是input path,最后一个是output path
            for (int i = 0; i < args.length - 1; ++i) {
                  FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path(args[i]));
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[args.length - 1]));
            JobClient.runJob(conf);
      }
}
WordCountMapper.java:
package com.imd.examples;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
public class WordCountMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
      private IntWritable one = new IntWritable(1);
      @Override
      // 怎么切分的呢?key是什么?
      public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
            StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString());
            Text text = new Text();
            while (st.hasMoreTokens()) {
                  text.set(st.nextToken());
                  output.collect(text, one);
            }
      }
}