Java 这是否正确地使用了Log4j Hadoop？

我不断得到以下错误：

OpcodeCount.java:24: error: <identifier> expected
LOG.warn("something :)");
        ^
OpcodeCount.java:24: error: illegal start of type

以下是我的其余代码：

import org.apache.log4j.Logger;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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 OpcodeCount {

  // debugging output
  private static final Logger LOG = org.apache.log4j.Logger.getLogger(this.getClass());
  LOG.warn("something :)");

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    // debugging output
    private static final Logger LOG = org.apache.log4j.Logger.getLogger(this.getClass());
    LOG.warn("something :)");

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

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

    // debugging output
    private static final Logger LOG = org.apache.log4j.Logger.getLogger(this.getClass());
    LOG.warn("something :)");

    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, "opcode count");
    job.setJarByClass(OpcodeCount.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);
  }
}

import org.apache.log4j.Logger；
导入java.io.IOException；
导入java.util.StringTokenizer；
导入org.apache.hadoop.conf.Configuration；
导入org.apache.hadoop.fs.Path；
导入org.apache.hadoop.io.IntWritable；
导入org.apache.hadoop.io.Text；
导入org.apache.hadoop.mapreduce.Job；
导入org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper；
导入org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer；
导入org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat；
导入org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat；
公共类OpcodeCount{
//调试输出
私有静态最终记录器LOG=org.apache.log4j.Logger.getLogger（this.getClass（））；
LOG.warn（“某物：）”；
公共静态类TokenizerMapper扩展映射器{
私有最终静态IntWritable one=新的IntWritable（1）；
私有文本字=新文本（）；
//调试输出
私有静态最终记录器LOG=org.apache.log4j.Logger.getLogger（this.getClass（））；
LOG.warn（“某物：）”；
公共void映射（对象键、文本值、上下文上下文）引发IOException、InterruptedException{
StringTokenizer itr=新的StringTokenizer（value.toString（））；
而（itr.hasMoreTokens（））{
set（itr.nextToken（））；
上下文。写（单词，一）；
}
}
}
公共静态类IntSumReducer扩展了Reducer{
私有IntWritable结果=新的IntWritable（）；
//调试输出
私有静态最终记录器LOG=org.apache.log4j.Logger.getLogger（this.getClass（））；
LOG.warn（“某物：）”；
公共void reduce（文本键、Iterable值、上下文上下文）引发IOException、InterruptedException{
整数和=0；
for（可写入值：值）{
sum+=val.get（）；
}
结果集（总和）；
编写（键、结果）；
}
}
公共静态void main（字符串[]args）引发异常{
Configuration conf=新配置（）；
Job Job=Job.getInstance（conf，“操作码计数”）；
job.setJarByClass（OpcodeCount.class）；
setMapperClass（TokenizerMapper.class）；
job.setCombinerClass（IntSumReducer.class）；
job.setReducerClass（IntSumReducer.class）；
job.setOutputKeyClass（Text.class）；
job.setOutputValueClass（IntWritable.class）；
addInputPath（作业，新路径（args[0]）；
setOutputPath（作业，新路径（args[1]）；
系统退出（作业等待完成（真）？0:1；
}
}

Log4j不是问题所在，因为是Java编译器抛出了错误

不能在另一个方法或静态初始值设定项块之外调用实例方法

---

将

.warn（）

移动到

地图（）

人-我终于开始工作了-想聊聊天，我会告诉你我是怎么做到的-我的意思是-这真的不适合这么一个问题-但你帮了我这么多-我想和你分享我最终是如何把它放在一起的：）请随意在这里输入。我等会儿再看，伙计-就在你认为你已经脱离险境的时候。。。被这只野兽蒙蔽了双眼你以前处理过那种情况吗？

import org.apache.log4j.Logger;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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 OpcodeCount {

  // debugging output
  private static final Logger LOG = org.apache.log4j.Logger.getLogger(this.getClass());
  LOG.warn("something :)");

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    // debugging output
    private static final Logger LOG = org.apache.log4j.Logger.getLogger(this.getClass());
    LOG.warn("something :)");

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

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

    // debugging output
    private static final Logger LOG = org.apache.log4j.Logger.getLogger(this.getClass());
    LOG.warn("something :)");

    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, "opcode count");
    job.setJarByClass(OpcodeCount.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);
  }
}