shell java命令行编译的脚本实现

最近在写点Hadoop的mapred程序，由于在命令行+vim的环境下，每次编译和打包程序都很繁琐，下面自制了一个编译+打包的shell程序。

说明：

目录列表为myproject/jc.sh

                myproject/source/ 

                 myproject/classes/

1.在source目录编辑xxx.java的代码

2.在myproject下运行jc.sh

3.jc.sh会在classes生成对应class文件，在myprojece下生成jar包

jc.sh如下：

点击(此处)折叠或打开

1. #!/bin/bash
   
2. #echo "$# $0 $1 $2"
   
3. 
   
4. HH=/root/hadoop/hadoop-0.20.203.0
   
5. SRC=$1
   
6. OBJ_JAR=$2
   
7. 
   
8. if [ $# -ne 2 ];then
   
9.     echo "usage: jc.sh source.java package.jar"
   
10.     exit 0
    
11. elif [ ${1##*.} != "java" ];then
    
12.     echo "Notice: source.java java!"
    
13.     exit 0
    
14. elif [ ${2##*.} != "jar" ];then
    
15.     echo "Notice: package.jar jar!"
    
16.     exit 0
    
17. else
    
18. 
    
19. javac -classpath $HH/hadoop-core-0.20.203.0.jar:$HH/lib/commons-cli-1.2.jar:$HH/commons-lang3-3.1.jar -d classes/ source/$SRC
    
20. jar -vcf $OBJ_JAR -C classes/ .
    
21. 
    
22. fi

实例：

root@cloud2:~/hadoop/hadoop-0.20.203.0/slp_workspace# ls source
encode.java  textInput.java
root@cloud2:~/hadoop/hadoop-0.20.203.0/slp_workspace# ./jc.sh
usage: jc.sh source.java package.jar
root@cloud2:~/hadoop/hadoop-0.20.203.0/slp_workspace# ./jc.sh encode.java temp.jar
标明清单(manifest)
增加：WordCount.class(读入= 1830) (写出= 988)(压缩了 46%)
增加：WordCount$TokenizerMapper.class(读入= 1736) (写出= 752)(压缩了 56%)
增加：slp/(读入= 0) (写出= 0)(存储了 0%)
增加：slp/input/(读入= 0) (写出= 0)(存储了 0%)
增加：slp/input/TextInput.class(读入= 1813) (写出= 945)(压缩了 47%)
增加：slp/input/TextInput$TokenizerMapper.class(读入= 1425) (写出= 540)(压缩了 62%)
增加：slp/input/TextInput$InputMapper.class(读入= 1417) (写出= 534)(压缩了 62%)
增加：slp/input/textInput$InputMapper.class(读入= 1417) (写出= 534)(压缩了 62%)
增加：slp/input/textInput.class(读入= 2053) (写出= 1039)(压缩了 49%)
增加：slp/input/textInput$MergeReducer.class(读入= 1730) (写出= 699)(压缩了 59%)
增加：slp/encode/(读入= 0) (写出= 0)(存储了 0%)
增加：slp/encode/encode.class(读入= 3729) (写出= 2034)(压缩了 45%)
增加：slp/encode/encode$MergeReducer.class(读入= 1723) (写出= 696)(压缩了 59%)
增加：slp/encode/encode$InputMapper.class(读入= 1553) (写出= 636)(压缩了 59%)
增加：WordCount$IntSumReducer.class(读入= 1735) (写出= 736)(压缩了 57%)