Unsupported major.minor version 51.0解决办法 ——运行MapReduce程序找不到相关类——MapReduce中的Reduce无效

最近重新研究MapReduce，中间出现了不少问题，看样子长时间不弄还是很容易忘记的，特此记录。

问题一：Unsupported major.minor version 51.0解决办法

我使用的是Eclipse-jee + JDK 1.6.0_24环境，结果运行MapReduce程序的时候使用时出现Unsupported major.minor version 51.0错误提示，原来是之前安装过了JDK1.7，编译的版本默认为1.7，当系统找不到这个版本的编译环境时就会发生错误。

解决起来也很方便：打开eclipse中项目上的属性—java compiler–选择一个合适的版本后重新编译即可。

具体步骤

解决：项目------>右键------>属性------>Java Compiler------>Compiler Compliance Level------>选择你使用的JDK版本------>应用。

 

同样也要把属性对话框中的BuildPath改为与上面的一致。

 

解决这一事件加深了我对eclipse中build path和java compiler compliance level的理解：在eclipse中开发的项目有个java build path中可以配置的jdk，还有个java compiler中可以配置compiler level，这两个是有区别的，build path的JDK版本是你开发的时候编译器需要使用到的，就是你在eclipse中开发代码，给你提示报错的，编译的过程；java compiler compliance level中配置的编译版本号，这个编译版本号的作用是，你这个项目将来开发完毕之后， 要放到服务器上运行，那个服务器上JDK的运行版本。常见的问题就是，build path中配置1.7的JDK，java compiler compliance level中配置的1.7，但是服务器上是1.6的JDK，就报了那个错误，说是编译所用的jdk（1.7）比运行所用的jdk（1.6）高了，这是错误 的。
       总结：build path的JDK版本是你开发的时候编译器需要使用到的，例如，如果用的JDK1.4就不能使用泛型。而java compiler compliance level设置的是你写好的JAVA代码按照什么JDK版本级别编译，例如：设置的是1.4，编译出来的class文件可以在1.4以上的JRE上运行， 如果用的是5.0级别编译，就不能运行在1.4的环境里面，会提示版本过高。
     补充：后经实例证明，在eclipse中进行开发的时候，build path 中JDK进行类库的编译（就是你使用类在不在这个JDK中),java compiler compliance level是对这个项目语法的编译（就是你的项目中语法的正确与否），在开发的过程中，这两个地方是都起作用的。所以说，最最安全的做法，是build path 和 java complier compliance level和服务器配置的JDK都保持一致，就不会出现任何问题的。

问题二：运行MapReudce找不到相关类

当程序运行一次后，再次修改程序后我发现程序的结果并没有发生变化，我就以为是程序没有重新编译（其实是编译了，只是程序内存出现了不容易发现的错误，即问题三：），然后我就手动删除项目下已经编译产生的class文件，然后重新执行的时候程序会报错误：找不到或无法加载主类 minTemp.MinTemperature 后来无论怎样都是不行，实际上这个类是没有问题的啊，新建项目或者项目重新改名后在Run Configuration 中进行如下的设置，及对ClassPath重建默认的实体，之后程序便可以顺畅执行。

问题三：MapReduce中的Reduce无效

使用Hadoop 自带的最大温度值示例，后来自己把这部分的最大温度值改为，最小温度值。运行后，发现无论最小温度值还是最大温度值，结果都不对，程序的结果Reduce的输入记录数和Reduce的输出记录数一样，正常处理则不会出现这种情况，而这个时候MapOut显示进行类分成了2组，这是对的。这是为什么呢，为什么Reduce没有作用的，仔细查看代码也逻辑没有错误啊，编写也没有错误啊。

13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=2
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Map input records=5
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=5
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=10
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=45
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Map output records=5
13/06/02 10:52:41 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=5

经仔细查看代码发现，在旧版的MapReduceAPI中，reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, Context context)方法中Reduce的输入是一个实现了Iterator接口的列表，而新版的API中reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)方法的Reduce的输入是一个实现了Iterable接口的列表。查看Iterable的源码中看到

 

/** Implementing this interface allows an object to be the target of
 *  the "foreach" statement.
 * @since 1.5
 */

 

意思时说实现了此接口的对象，允许该对象可以通过foreach来遍历其中的内容。

而实现类Iterator接口的对象可以使用values.hasNext()和values.next()进行元素的访问。

所以，自己的问题主要是没有完全使用新版本的API，将Reduce的API改为新版的，遍历元素选择相应的既可。

 

 

 

 

 

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