public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ Mapper和text标红是要导入什么包吗

是的，Mapper和Text标红说明它们没有被正确导入。在Java程序中，需要使用import语句导入所需的包或类，以便在程序中使用它们。对于这段代码中使用的Mapper和Text类，需要导入org.apache.hadoop.mapreduce包中的类。可以添加以下import语句：

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

这样就可以正确使用Mapper、Text和IntWritable类了。

相关问题

public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{m

这是一个 Java 类的定义，名为 TokenizerMapper，它继承了 Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> 这个泛型类。其中，Object 表示输入的键类型，Text 表示输入的值类型，Text 表示输出的键类型，IntWritable 表示输出的值类型。Mapper 是 Hadoop 中的一个抽象类，用于将输入数据按照一定的逻辑进行映射，输出为键值对形式的数据。在这个 TokenizerMapper 类中，将实现 Mapper 类中的 map 方法，完成具体的映射逻辑。

public static class MyMap extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //按行读入的数据 String line=value.toString(); String arr[]=line.split(",");//\t // context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(arr[1],arr[2])), // new Text(arr[0],arr[2])); context.write(new Text(arr[1],arr[2]),//第五列，取4，不截取具体的不用substring new IntWritable(1)); } }

这是一个 MapReduce 的 Mapper 类实现。该类继承了 Hadoop 的 Mapper 类，重写了其中的 map 方法，用于指定 MapReduce 任务的 Map 阶段的逻辑。

该 Mapper 类中的 map 方法接收三个参数：

- Object key：输入数据的键，对于文本文件而言，键通常是文件中的偏移量。
- Text value：输入数据的值，对于文本文件而言，值通常是文件中的一行文本。
- Context context：上下文对象，用于 Mapper 的输出和其他配置。

在 map 方法中，首先将输入数据的值转换为字符串，然后使用逗号作为分隔符将其拆分为一个字符串数组。接着，将数组中的第二个和第三个元素作为 Map 的键，将值设置为 1，表示出现过一次。最后，将键值对通过 context 对象输出。

需要注意的是，该 Mapper 类的输出键为 Text 类型，值为 IntWritable 类型。