reducer<text, nullwritable,text, nullwritable>
时间: 2023-09-16 11:03:32 浏览: 43
reducer<text, nullwritable,text, nullwritable> 是一种特定类型的Reducer函数,用于MapReduce编程模型中。Reducer函数是MapReduce任务的关键组件之一,用于将Map函数的输出结果进行处理和汇总。
在该特定类型的Reducer函数中,输入键类型为text,表示输入数据的键是文本类型。输入值类型为nullwritable,表示输入数据的值可以为空。这意味着Reducer函数可以接收任意类型的数据作为输入。
输出键类型为text,表示Reducer函数的输出键也是文本类型。输出值类型为nullwritable,表示Reducer函数的输出值可以为空。这意味着Reducer函数可以以任意形式输出数据。
这个特定类型的Reducer函数通常用于一些只需要对输入数据进行简单处理或者统计的任务。例如,对输入数据进行词频统计,计算某个指标的平均值等。因为它的输出值可以为空,所以在不需要返回具体结果的情况下,可以减少数据的传输和存储。
在编写该类型的Reducer函数时,需要重写reduce()方法,处理Map函数输出的键值对。根据实际需求进行处理并输出相应的结果。这个函数的输入是键值对的一个集合,输出是经过处理之后得到的结果。
总的来说,reducer<text, nullwritable,text, nullwritable> 是一种处理文本类型输入数据,并可以灵活处理和输出数据的Reducer函数类型。
相关问题
private static class Step4Reducer extends TableReducer<Text, IntWritable, NullWritable> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Mutation>.Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; String name = "", classId = ""; // int count = 0; for (IntWritable v : values) { sum += v.get(); // count ++; } byte[] rk = Bytes.toBytes(key.toString()); byte[] fm = Bytes.toBytes("info"); byte[] c1 = Bytes.toBytes("name"); byte[] c2 = Bytes.toBytes("classId"); byte[] v1 = Bytes.toBytes(name); byte[] v2 = Bytes.toBytes(classId); byte[] c3 = Bytes.toBytes("sum"); // byte[] c2 = Bytes.toBytes("avg"); Put put = new Put(rk); put.addColumn(fm, c1, v1); put.addColumn(fm, c2, v2); put.addColumn(fm, c3, Bytes.toBytes(sum)); // put.addColumn(fm, c2, Bytes.toBytes(sum * 1.0/count)); // 输出 context.write(NullWritable.get(), put); } }
这是一个 MapReduce 中的 Reduce 阶段的代码,它的作用是将来自 Map 阶段的数据进行汇总计算,并将结果写出到 HBase 数据库中。具体来说,它会将相同 key 的数据进行聚合,计算它们的 sum 值,并将 key 和对应的聚合值写入到 HBase 中。其中,rk 表示 HBase 中的 rowkey,fm 表示 column family,c1、c2、c3 分别表示 column family 中的不同列,v1、v2、sum 分别表示对应列的值。在实际使用中,这段代码需要根据具体需求进行修改。
public class TrafficReduce extends Reducer<Text, Text,NullWritable,Text> { @Override protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { /********** Begin **********/ //相同订单只保留第一行 /********** End **********/ } }补全代码要求去重清洗:若有相同订单 id(orderid)只保留第一行,其他的清洗掉; 撤销理由(cancelreason)有大量的字符串 null,请将这些字符串用"未知"替代; 将数据集中的订单时间(ordertime)、订单撤销时间(canceltime)转换为 “yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式,同时只保留订单时间(ordertime)和订单撤销时间(canceltime)在 2019 年 03 月 07 日的数据,其他日期或者不匹配的数据清洗掉(字段名数据); 处理数据集中的行政区划代码(address),结合 MySQL 数据库 trafficdb 的表 t_address 中的 address_code 与 address_name 数据对应,将其转换成对应的地区名称,在行政区划代码(address)字段后插入,列名为 districtname,若数据中行政区划代码在数据库没有找到对应的行政区名称,则将行政区名设置为“未知”; 清洗完的数据存放至/root/files下,字符之间分割符为|。
public class TrafficReduce extends Reducer<Text, Text, NullWritable, Text> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//相同订单只保留第一行
Text firstValue = null;
for(Text value:values){
if(firstValue==null){
firstValue = new Text(value);
}
}
if(firstValue!=null){
String[] fields = firstValue.toString().split("\\|");
String orderId = fields[0];
String cancelReason = fields[1];
String orderTime = fields[2];
String cancelTime = fields[3];
String addressCode = fields[4];
String districtName = "未知";
//处理撤销理由
if("null".equals(cancelReason)){
cancelReason = "未知";
}
//将时间转换成标准格式并筛选日期
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
try{
Date orderDate = sdf.parse(orderTime);
if(orderDate.before(sdf.parse("2019-03-07 00:00:00"))||orderDate.after(sdf.parse("2019-03-07 23:59:59"))){
return;
}
orderTime = sdf.format(orderDate);
}catch(ParseException e){
return;
}
if(!"null".equals(cancelTime)){
try{
Date cancelDate = sdf.parse(cancelTime);
if(cancelDate.before(sdf.parse("2019-03-07 00:00:00"))||cancelDate.after(sdf.parse("2019-03-07 23:59:59"))){
cancelTime = "未知";
}else{
cancelTime = sdf.format(cancelDate);
}
}catch(ParseException e){
cancelTime = "未知";
}
}else{
cancelTime = "未知";
}
//处理行政区划代码
Connection conn = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
try{
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/trafficdb","root","123456");
pstmt = conn.prepareStatement("select address_name from t_address where address_code=?");
pstmt.setString(1, addressCode);
rs = pstmt.executeQuery();
if(rs.next()){
districtName = rs.getString("address_name");
}
}catch(ClassNotFoundException|SQLException e){
e.printStackTrace();
}finally{
if(rs!=null){
try{
rs.close();
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace();
}
}
if(pstmt!=null){
try{
pstmt.close();
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace();
}
}
if(conn!=null){
try{
conn.close();
}catch(SQLException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
String newRecord = orderId+"|"+cancelReason+"|"+orderTime+"|"+cancelTime+"|"+addressCode+"|"+districtName;
context.write(NullWritable.get(), new Text(newRecord));
}
}
}