为什么我不能在Hadoop中getFileName和显示它的格式(Word文件名计数)？

在Hadoop中，无法直接使用getFileName()方法获取文件名并显示其格式，这是因为Hadoop是一个分布式文件系统，它将文件切分成多个块并存储在不同的节点上。在Hadoop中，文件名和文件格式信息是存储在文件系统的元数据中的，而不是直接与文件本身关联。

要获取文件名和显示其格式，可以通过使用Hadoop的API来实现。以下是一种可能的方法：

使用Hadoop的FileSystem API来获取文件的元数据信息，包括文件名和文件格式。可以使用FileSystem的get()方法来获取文件的输入流，然后使用FileStatus对象的getPath()方法获取文件路径，再通过Path对象的getName()方法获取文件名。

示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class HadoopFileExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Configuration conf = new Configuration();
            FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
            Path filePath = new Path("hdfs://<namenode>:<port>/path/to/file");
            FileStatus fileStatus = fs.getFileStatus(filePath);
            String fileName = filePath.getName();
            String fileFormat = fileStatus.getLen();
            System.out.println("File Name: " + fileName);
            System.out.println("File Format: " + fileFormat);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

请注意，上述示例代码中的<namenode>和<port>应替换为实际的Hadoop集群的名称节点和端口。

关于Word文件名计数，可以使用Hadoop的MapReduce框架来实现。在Map阶段，可以将输入文件切分成单词，并将每个单词作为键，值设置为1。在Reduce阶段，对相同的单词进行累加计数。

示例代码：

import java.io.IOException;
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.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String word : words) {
                this.word.set(word);
                context.write(this.word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

上述示例代码是一个简单的Word计数示例，它将输入文件中的单词进行计数，并输出每个单词及其出现次数。

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