用java写一个完整的MapReduce程序将csv文件中的第六列20171128这种类型的数据拆分成2017-11-28

为了编写一个Java MapReduce程序，我们需要按照以下步骤来实现：

1. **导入所需的库**[^1]:

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

// ...其他必要的MapReduce类和接口

2. **定义Mapper类**:

public class CSVMapper {
    private static final String DELIMITER = ",";
    
    public void map(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = line.split(DELIMITER);
        if (fields.length > 5) {
            String dateField = fields[5]; // 假设第六列是日期字段
            String formattedDate = formatDate(dateField); // 自定义函数将日期转换为"YYYY-MM-DD"格式
            context.write(formattedDate, 1); // 发送键值对到reduce阶段
        }
    }
    
    private String formatDate(String dateStr) {
        // 根据实际日期格式进行解析和格式化
        // 这里假设原始格式是四位年份四位月份两位日期，例如"20171128"
        // 返回格式化的日期字符串如"2017-11-28"
        return "20" + dateStr.substring(0, 2) + "-" + dateStr.substring(2, 4) + "-" + dateStr.substring(4, 6);
    }
}

3. **定义Reducer类**:

public class CSVReducer {
    public void reduce(String key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum)); // 输出键值对，键为格式化后的日期，值为计数
    }
}

4. **主类调用MapReduce**:

public class CSVWriter {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "CSV to Date Format");
        
        job.setJarByClass(CSVWriter.class);
        job.setMapperClass(CSVMapper.class);
        job.setCombinerClass(CSVReducer.class);
        job.setReducerClass(CSVReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入csv文件路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出结果csv文件路径

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

5. **运行MapReduce任务**:
- 用户通过命令行或配置工具启动`CSVWriter`，传入输入csv文件路径和期望的输出文件路径。

相关问题--:
1. CSVMapper类中的map方法是如何工作的？
2. CSVReducer类的作用是什么？
3. 如何在Hadoop集群环境下运行这个MapReduce程序？