Mapper函数(Key: String, Value: String): 读取文件A和文件B的每一行 对于每一行: Emit(行内容, 1)Reducer函数(Key: String, Values: List of Integers): 行数 = 所有值的总和 如果行数 == 1: 写入文件CMapReduce程序: 读取文件A和文件B 创建Mapper和Reducer 运行MapReduce作业 将输出写入文件C不要为代码
时间: 2024-02-23 12:00:37 浏览: 22
好的,我可以为您进一步解释这个过程。
首先,您需要将两个输入文件(文件A和文件B)上传到分布式文件系统中,例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
然后,您需要编写一个MapReduce程序,该程序由Mapper和Reducer两个函数组成。Mapper函数负责读取输入文件并将每行分成键值对,其中键是行内容,值为1。Reducer函数负责将相同键的值相加,并且如果该键的值为1,则将该行写入输出文件C中。
接下来,您需要将Mapper和Reducer函数打包成可执行的Jar文件,并将该文件上传到Hadoop集群上。
最后,您需要运行该Jar文件来启动MapReduce作业,并将输出写入输出文件C中。在Hadoop集群上,可以使用以下命令来启动作业:
```
hadoop jar <your_jar_file.jar> <input_path_A> <input_path_B> <output_path_C>
```
其中,`<your_jar_file.jar>`是您打包的Jar文件名,`<input_path_A>`和`<input_path_B>`是文件A和文件B的路径,`<output_path_C>`是输出文件C的路径。
希望这有助于回答您的问题。
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Mapper函数(Key: String, Value: String): 读取文件A和文件B的每一行 对于每一行: Emit(行内容, 1)Reducer函数(Key: String, Values: List of Integers): 行数 = 所有值的总和 如果行数 == 1: 写入文件CMapReduce程序: 读取文件A和文件B 创建Mapper和Reducer 运行MapReduce作业 将输出写入文件C
非常抱歉,我的回答中的伪代码没有格式化,导致您可能看起来不太清晰。以下是格式化后的伪代码:
```
Mapper函数(Key: String, Value: String):
读取文件A和文件B的每一行
对于每一行:
Emit(行内容, 1)
Reducer函数(Key: String, Values: List of Integers):
行数 = 所有值的总和
如果行数 == 1:
写入文件C
MapReduce程序:
读取文件A和文件B
创建Mapper和Reducer
运行MapReduce作业
将输出写入文件C
```
希望这样更容易理解。如果您有任何其他问题或需要进一步的解释,请告诉我。
java的mapper文件报错:@MapKey is required ,为什么
@MapKey 注解是用于标识返回结果集中的一个字段作为 map 的键。如果在 mapper 文件中使用了 @MapKey 注解,但是没有指定键的字段,就会报错 "@MapKey is required"。这个错误通常发生在使用注解方式返回 Map 类型结果集时。
要解决这个问题,你需要确保在 @MapKey 注解中指定了正确的键字段。请检查你的 mapper 文件,找到对应的查询方法,确保在方法的返回类型上使用了 @MapKey 注解,并且指定了一个存在的字段作为键。
例如,在一个返回 Map 结果集的查询方法上使用 @MapKey 注解:
```java
@MapKey("id") // 指定 id 字段作为键
public Map<Integer, User> getUsers();
```
请根据你自己的业务需求,替换上述代码中的 "id" 字段为你需要作为键的字段。这样就可以解决 "@MapKey is required" 的报错了。