String.split 使用路径分隔符分割

如果您要使用路径分隔符来分割字符串，可以使用 Java 中的 String 类的 split() 方法。在 Windows 系统上，路径分隔符是反斜杠 "\"，在大多数 Unix 或 Linux 系统上，路径分隔符是正斜杠 "/"。因此，您可以根据不同的操作系统来选择使用不同的路径分隔符。

例如，在 Windows 系统上，您可以使用以下代码来分割路径：

String path = "C:\\Users\\John\\Documents\\file.txt";
String[] parts = path.split("\\\\");

在 Unix 或 Linux 系统上，您可以使用以下代码来分割路径：

String path = "/home/john/documents/file.txt";
String[] parts = path.split("/");

相关问题

os.path.join和os.path.split的功能分别是什么？ 为何不是使用string中的方法join和split?

`os.path.join`的功能是将多个路径组合成一个完整的路径。它会根据操作系统的不同自动使用正确的路径分隔符，例如在Windows系统中，路径分隔符是反斜杠`\`，而在Unix和Mac系统中，路径分隔符是斜杠`/`。 使用`os.path.join`可以确保生成的路径是可用的，并且是操作系统兼容的。

`os.path.split`的功能是将路径分割成两部分，即目录路径和文件名。它返回一个包含目录路径和文件名的元组。使用`os.path.split`可以很方便地获取文件名或目录路径。

相比之下，`string`中的`join`和`split`方法只能用于字符串操作，而不能正确地处理路径分隔符。因此，在处理文件系统路径时，最好使用`os.path.join`和`os.path.split`这两个方法。

在idea中编写 MapReduce 程序，实现以下功能：将 user_info.csv 数据的分隔符“，”转换为“|”，输出文件到 HDFS，然后 在在控制台按顺序打印输出前 10 条数据，将结果截图粘贴 至客户端桌面【Release\提交结果.docx】中对应的任务序号下

在IntelliJ IDEA中编写MapReduce程序，首先需要设置Hadoop环境并配置好HDFS路径。以下是步骤概述：

1. **创建MapReduce项目**:
- 在IntelliJ IDEA中，选择"New" -> "Project"，然后选择"Apache Hadoop"作为项目类型。

2. **配置Hadoop**:
- 确保已经安装了Hadoop，并配置好IDEA的Hadoop插件。在IDEA preferences中找到Hadoop相关设置，并指定Hadoop home路径。

3. **处理CSV数据**:
- 使用`FileInputFormat`读取`user_info.csv`文件。可以自定义一个Mapper类，使用`TextTokenizer`解析CSV内容，将其分割为键值对，然后通过`Map()`方法，将原始键值对中的逗号替换为竖线。

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;

public class CSVToPipeMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private final static String oldDelimiter = ",";
    private final static String newDelimiter = "|";

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(oldDelimiter);
        for (int i = 0; i < fields.length; i++) {
            if (i > 0) {
                context.write(new Text(fields[i - 1] + newDelimiter), new Text(fields[i]));
            } else {
                context.write(key, new Text(fields[i])); // 对第一个字段直接写入key，value不需要更改
            }
        }
    }
}

4. **将结果输出到HDFS**:
- 使用`TextOutputFormat`将键值对写入HDFS。Reducer通常不做处理，因为这里我们只需要清洗输入，所以可以省略。

5. **控制台前10条数据**:
- 在Driver类中添加一个`RecordReader`迭代器来限制输出，比如使用`take`函数获取前10条数据。

public class Driver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Job job = Job.getInstance(conf, "CSV to Pipe");
        job.setJarByClass(CSVToPipeJob.class);
        job.setMapperClass(CSVToPipeMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        int limit = 10;
        RecordReader<Text, Text> reader = job.waitForCompletion(true) ? job.getOutputFormat().getRecordReader(null, job.getConfiguration()) : null;
        if (reader != null) {
            for (int i = 0; i < limit && reader.nextKeyValue(); ++i) {
                System.out.println(reader.getCurrentKey() + "\t" + reader.getCurrentValue());
            }
        }

        // ...截图部分
        // 可能需要用到Hadoop命令行工具hadoop fs -cat [output_path] 或者类似操作，实际截图过程会因环境差异而异
    }
}

6. **截图和提交结果**:
- 保存输出到HDFS的文件，如`output.pipe`。在本地机器上，使用`hadoop fs -cat [output_path]`查看内容，然后截取前10行。接着使用截图工具将这部分内容粘贴到指定的文档中。

请注意，这只是一个基础示例，实际操作可能会涉及到错误处理、异常捕获和更详细的配置。在运行前务必检查Hadoop集群的状态和权限设置。完成任务后记得清理临时文件。