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我正在 map reduce 中执行连接操作。我正在输入两个文件,其值由分隔符(逗号)分隔。通过对一个公共(public)实体执行连接操作,我可以从两个输入文件中获取一个文件中的输出。
这是 map 减少代码:
public class EmpMapReduce {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>
{
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException
{
String tokens [] = value.toString().split(",");
String empid = tokens[0];
String val = "";
if(tokens.length != 0)
{
for (int cnt = 1; cnt < tokens.length; cnt++)
{
val = val + tokens[cnt] + "\t";
}
}
context.write(new Text(empid), new Text(val));
}
}
public static class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>
{
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException
{
String str = "";
for (Text val : values)
{
str = str + val.toString() + "\t";
}
context.write(key, new Text (str));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception
{
Configuration conf = new Configuration();
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
.getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 3) {
System.err.println("Usage: EmpMapReduce <in1> <in2> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "EmpMapReduce");
job.setJarByClass(EmpMapReduce.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[2]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
100,name100,10
101,name101,11
102,name102,12
103,name103,13
104,name104,14
105,name105,15
106,name106,16
107,name107,17
100,100000
101,200000
102,300000
103,400000
104,500000
105,600000
106,700000
107,800000
100,name100,10,100000
101,200000,name101,11
102,name102,12,300000
103,400000,name103,13
104,name104,14,500000
105,600000,name105,15
106,name106,16,700000
107,800000,name107,17
100,name100,10,100000
101,200000,name101,11
最佳答案
两个映射器的输出到达 reducer 的顺序是未指定的。所以你需要一些方法来在reducer中识别它们。
一个简单的解决方案是:
void reduce(..) {
String user = "";
String trans = "";
for(value: values) {
(type, payload) = value.split();
if (type == "user") user = payload;
if (type == "transaction") transaction = payload;
}
context.write(user + "\t" + transaction);
}
关于java - mapreduce 中 Join 操作的输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15954276/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!