hadoop重新生成uuid

Hadoop本身并不直接提供UUID（通用唯一标识符）生成的功能，但它可以在Hadoop MapReduce、Spark或者其他使用Java的应用程序中利用Java的标准库来生成UUID。

在Java中，你可以使用`java.util.UUID`类来创建UUID。例如，这里是一个简单的例子：

import java.util.UUID;

public class UUIDGenerator {
    public static void main(String[] args) {
        UUID uuid = UUID.randomUUID(); // 使用randomUUID()方法生成随机UUID
        System.out.println("Generated UUID: " + uuid);
    }
}

如果你需要在Hadoop任务中生成UUID，你可以将这段代码封装成一个自定义的函数或者工具类，并在需要的地方调用它。

如果你想在Hadoop配置文件中批量生成大量UUID并保存，你可能会通过文本输入输出格式将它们写入到HDFS（Hadoop分布式文件系统）上。

相关问题

使用Java编写Hadoop项目1. 编写数据生成器生成1G~10G大小的数据，字段必须包括id,日期,手机号码、型号、操作系统字段。 2. 需要将手机号码4~9为掩码处理。 3. 分析2021年、2022年操作系统市场占比、手机型号市场占比情况 4. 分析数据存储到HDFS集群/ana/phone节点下面

非常感谢您的提问。根据您的问题，我可以为您提供一些实现思路：

1. 数据生成器可以使用Java的随机数生成器（例如java.util.Random）生成指定大小的数据，然后将其写入文件中。在写入文件之前，您可以使用Java的日期类（例如java.util.Date）生成日期，再使用随机数生成器生成其他字段的值。例如：

Random random = new Random();
Date date = new Date();
String id = UUID.randomUUID().toString();
String phoneNumber = "1" + String.format("%08d", random.nextInt(99999999));
String model = "Model" + random.nextInt(10);
String os = "OS" + random.nextInt(10);
String line = id + "," + date + "," + phoneNumber + "," + model + "," + os;

2. 手机号码的掩码处理可以使用Java的字符串操作（例如String.substring()）来实现。例如：

String maskedPhoneNumber = phoneNumber.substring(0, 3) + "****" + phoneNumber.substring(8);

3. 分析市场占比可以使用Hadoop的MapReduce框架来实现。您可以编写Map函数将操作系统或手机型号作为键，将数据记录作为值，然后在Reduce函数中对相同键的数据进行聚合，计算市场占比。例如：

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String[] fields = value.toString().split(",");
    context.write(new Text(fields[3]), new Text(fields[4]));
  }
}

public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, DoubleWritable> {
  public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    int total = 0;
    Map<String, Integer> countMap = new HashMap<String, Integer>();
    for (Text value : values) {
      total++;
      String v = value.toString();
      if (countMap.containsKey(v)) {
        countMap.put(v, countMap.get(v) + 1);
      } else {
        countMap.put(v, 1);
      }
    }
    for (String v : countMap.keySet()) {
      double ratio = (double) countMap.get(v) / total;
      context.write(new Text(key + "," + v), new DoubleWritable(ratio));
    }
  }
}

4. 将数据存储到HDFS集群可以使用Hadoop的FileSystem类来实现。例如：

Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path path = new Path("/ana/phone/data.txt");
if (fs.exists(path)) {
  fs.delete(path, true);
}
OutputStream out = fs.create(path);
for (int i = 0; i < dataSize; i++) {
  String line = generateDataLine();
  out.write(line.getBytes());
  out.write("\n".getBytes());
}
out.close();

其中，dataSize是生成的数据大小，generateDataLine()是生成一行数据的函数。