package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper{ public static 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("")); } } }

时间: 2024-02-13 15:04:48 浏览: 28
根据您提供的代码,我注意到您的Mapper类名称为`wordCountMapper`,但是您的类名为`WordCountMapper`。请注意,Java对大小写敏感,因此这两个名称是不同的。 您需要将类名更改为`WordCountMapper`,与文件名相同,并将Mapper类的名称更改为`public static class Mapper`。另外,您的输出键应该是Text类型,而不是Object类型,因为Object类型在MapReduce中不支持。 以下是更正后的代码: ```java 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("")); } } ``` 请注意,我将`WordCountMapper`类名称更改为大写,并将Mapper类的名称更改为`Mapper`。另外,我将输出键的类型从Object更改为Text。

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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

package wc; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 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(WordCountMapper.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 extends Mapper<Text, 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("")); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCountReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context ) throws IOException,InterruptedException{ context.write(key, new Text("")); } } 执行该代码时,所需要选的执行文件夹和输出文件夹是在hdfs目录上的文件夹还是本地目录的文件夹?

解释代码并讲解上下文关系import kmeans.utils.CentersOperation; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class KMeansMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private List> centers = new ArrayList<>(); @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] dimensions; List<Double> point = new ArrayList<>(); double centerIndex = 1; double minDistance = Double.MAX_VALUE; int iteration = context.getConfiguration().getInt(KMeans.ITERATION, 0); if (centers.size() == 0) { String centersPath = context.getCacheFiles()[0].toString(); centers = CentersOperation.getCenters(centersPath, true); } dimensions = value.toString().split("[,\\t]"); for (int i = 0; i < dimensions.length - 1; i++) { point.add(Double.parseDouble(dimensions[i])); } for (int i = 0; i < centers.size(); i++) { double distance = 0; List<Double> center = centers.get(i); for (int j = 0; j < center.size(); j++) { distance += Math.pow((point.get(j) - center.get(j)), 2); } distance = Math.sqrt(distance); if (distance < minDistance) { minDistance = distance; centerIndex = i + 1; } } String pointData = value.toString().split("\t")[0]; if (iteration == (KMeans.MAX_ITERATION - 1)) { context.write(new Text(pointData), new Text(String.valueOf(centerIndex))); } else { context.write(new Text(String.valueOf(centerIndex)), new Text(pointData)); } } }

Error: java.io.IOException: File copy failed: hdfs://192.168.101.31:8020/apps/hive/warehouse/orig.db/ods_alarm_detail_808/pdt=2023-05-01/phour=00/events-k2-00.1682870400001. gz --> hdfs://172.21.194.129:8020/distcp/apps/hive/warehouse/orig.db/ods_alarm_detail_808/pdt=2023-05-01/phour=00/events-k2-00.1682870400001.gz at org.apache.hadoop.tools.mapred.CopyMapper.copyFileWithRetry(CopyMapper.java:299) at org.apache.hadoop.tools.mapred.CopyMapper.map(CopyMapper.java:266) at org.apache.hadoop.tools.mapred.CopyMapper.map(CopyMapper.java:52) at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:146) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:787) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:170) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1869) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:164) Caused by: java.io.IOException: Couldn't run retriable-command: Copying hdfs://192.168.101.31:8020/apps/hive/warehouse/orig.db/ods_alarm_detail_808/pdt=2023-05-01/phour=00/e vents-k2-00.1682870400001.gz to hdfs://172.21.194.129:8020/distcp/apps/hive/warehouse/orig.db/ods_alarm_detail_808/pdt=2023-05-01/phour=00/events-k2-00.1682870400001.gz at org.apache.hadoop.tools.util.RetriableCommand.execute(RetriableCommand.java:101) at org.apache.hadoop.tools.mapred.CopyMapper.copyFileWithRetry(CopyMapper.java:296)

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