job.setmapperclass报错

时间: 2023-07-25 07:13:23 浏览: 64
如果您在使用 Hadoop MapReduce 进行开发时,调用 `job.setMapperClass` 时出现错误,请检查以下几点: 1. 是否正确导入了 `org.apache.hadoop.mapreduce.Job` 类和 `org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper` 类。 2. 是否正确继承了 Mapper 类,且实现了 `map` 函数。例如: ```java public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{ @Override public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // TODO: 实现 map 函数 } } ``` 3. 是否正确设置了 Mapper 类,例如: ```java Job job = new Job(conf, "myjob"); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); ``` 如果您已经检查了以上几点,仍然无法解决问题,请提供更多详细信息,我会尽力帮助您解决问题。
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Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCountDriver.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.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);

这是一个使用Hadoop MapReduce框架实现的Word Count程序的驱动程序代码。其中`job.setMapperClass(WordCountMapper.class)`指定了Map阶段使用的Mapper类,`job.setReducerClass(WordCountReducer.class)`指定了Reduce阶段使用的Reducer类,`FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]))`指定输入路径,`FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]))`指定输出路径。程序最后调用`job.waitForCompletion(true)`提交作业并等待作业完成,`System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)`表示当作业完成时退出程序并返回0,否则返回1。

package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 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.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCountMain { public static void main(String[] args) throws Exception{ // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000"); String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */ if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in><out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal"); job.setJarByClass(WordCountMapper.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setCombinerClass(WordCountReduce.class); job.setReducerClass(WordCountReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper{ public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{ private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ text = value; context.write(text, new Text("")); } } } job.setmapperclass出错

在您的代码中,您定义了一个名为 WordCountMapper 的类,该类实际上应该是一个 Mapper 类,并且应该继承 Mapper 接口。但是,在您的代码中,WordCountMapper 类没有继承 Mapper 接口,因此在设置 Mapper 类时出现了错误。 您需要将 WordCountMapper 类修改为一个 Mapper 类,并且让它继承 Mapper 接口,如下所示: ``` package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { text = value; context.write(text, new Text("")); } } ``` 然后,您需要将 `job.setMapperClass(Map.class)` 修改为 `job.setMapperClass(WordCountMapper.class)`,以设置正确的 Mapper 类。

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帮我解释下面的代码: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; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); 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(); 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(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.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(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

public class AvgScore extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] args) throws Exception { if(args.length!=3){ System.err.println("demo.AvgScore <input> <output> <splitter>"); System.exit(-1); } Configuration conf=getMyConfiguration(); conf.set("SPLITTER", args[2]); Job job=Job.getInstance(conf, "avgScore"); job.setJarByClass(AvgScore.class); job.setMapperClass(AvgScoreMapper.class); job.setReducerClass(AvgScoreReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileSystem.get(conf).delete(new Path(args[1]), true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); return job.waitForCompletion(true)?-1:1; } public static void main(String[] args) { String[] myArgs={ "/user/root/score", "/user/root/avgscore", "," }; try { ToolRunner.run(getMyConfiguration(), new AvgScore(), myArgs); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static Configuration getMyConfiguration(){ //声明配置 Configuration conf = new Configuration(); conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform",true); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:8020");// 指定namenode conf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); // 指定使用yarn框架 String resourcenode="master"; conf.set("yarn.resourcemanager.address", resourcenode+":8032"); // 指定resourcemanager conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address",resourcenode+":8030");// 指定资源分配器 conf.set("mapreduce.jobhistory.address",resourcenode+":10020"); conf.set("mapreduce.job.jar",JarUtil.jar(AvgScore.class)); return conf; } }对这段代码进行解释

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