FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); 报错Index 0 out of bounds for length 0

时间: 2024-05-20 16:10:28 浏览: 42
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教你如何查看API及使用hadoop新api编程文档

这个错误通常是因为你没有向程序传递命令行参数。在这种情况下，args数组的长度为0，因此当你尝试访问args[0]时会抛出该异常。 你可以检查一下你的程序是否正确地传递了命令行参数。如果你使用的是IDE，你可能需要在IDE的设置中配置程序的命令行参数。如果你是在终端运行程序，你需要在运行程序时提供正确的命令行参数。 另外，你还需要确保输入路径参数是正确的，它应该是包含输入数据的文件或目录的路径，可以是本地文件系统或HDFS中的路径。
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FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 要运行这个程序，你需要确保...
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MapReduce操作SequenceFile、MapFile、ORCFile与ParquetFile详解

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input.txt")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output.sequential")); job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class); job....

fileinputformat.addinputpath

fileinputformat.addinputpath是Hadoop MapReduce中的一个方法，用于向作业中添加输入路径。它的作用是将指定的路径添加到作业的输入路径列表中，以便MapReduce作业可以从这些路径中读取数据进行处理。该方法需要...

Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCountDriver.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

job.setReducerClass(WordCountReducer.class)指定了Reduce阶段使用的Reducer类，FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]))指定输入路径，FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])...

为什么这串代码无法实现文件的去重： public static void main(String[] args) throws Exception{ System.setProperty("username","hadoop234"); Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:9000"); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); int len = args.length; if(fs.exists(new Path(args[len-1]))) { fs.delete(new Path(args[len-1]),true); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duolicate removal"); job.setJarByClass(quchong.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); for(int i=0;i<len-1;++i) { FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i])); } FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[len-1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); fs.close(); }

这段代码中并没有实现去重，因为在 MapReduce 任务中实现去重通常需要借助 Map 和 Reduce 的聚合功能。而这段代码只是设置了一个 Map 和 Reduce 的类，但并没有在类中实现去重逻辑。 如果想要实现文件的去重，需要...

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MyJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "House_ownership Default Count"); job.setJarByClass(MyJob.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("D:\\网页下载\\课程设计\\train.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\网页下载\\课程设计\\out")); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

这是一个使用Hadoop MapReduce框架进行...具体来说，它从输入文件train.csv中读取数据，经过Mapper处理之后，将结果传递给Reducer进行汇总，最终输出到指定的输出路径out中。这个程序的运行需要在Hadoop集群上进行。

package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCountMain { public static void main(String[] args) throws Exception{ // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name","hdfs://localhost:9000"); String[] otherArgs = new String[]{"input","output"}; /* 直接设置输入参数 */ if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in><out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duplicate removal"); job.setJarByClass(WordCountMapper.class); job.setMapperClass(Map.class); job.setCombinerClass(WordCountReduce.class); job.setReducerClass(WordCountReduce.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } package wc; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.io.Text; public class WordCountMapper{ public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{ private static Text text = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ text = value; context.write(text, new Text("")); } } } job.setmapperclass出错

在您的代码中，您定义了一个名为 WordCountMapper 的类，该类实际上应该是一个 ...然后，您需要将 job.setMapperClass(Map.class) 修改为 job.setMapperClass(WordCountMapper.class)，以设置正确的 Mapper 类。

public class AvgScore extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] args) throws Exception { if(args.length!=3){ System.err.println("demo.AvgScore <input> <output> <splitter>"); System.exit(-1); } Configuration conf=getMyConfiguration(); conf.set("SPLITTER", args[2]); Job job=Job.getInstance(conf, "avgScore"); job.setJarByClass(AvgScore.class); job.setMapperClass(AvgScoreMapper.class); job.setReducerClass(AvgScoreReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileSystem.get(conf).delete(new Path(args[1]), true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); return job.waitForCompletion(true)?-1:1; } public static void main(String[] args) { String[] myArgs={ "/user/root/score", "/user/root/avgscore", "," }; try { ToolRunner.run(getMyConfiguration(), new AvgScore(), myArgs); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static Configuration getMyConfiguration(){ //声明配置 Configuration conf = new Configuration(); conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform",true); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:8020");// 指定namenode conf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); // 指定使用yarn框架 String resourcenode="master"; conf.set("yarn.resourcemanager.address", resourcenode+":8032"); // 指定resourcemanager conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address",resourcenode+":8030");// 指定资源分配器 conf.set("mapreduce.jobhistory.address",resourcenode+":10020"); conf.set("mapreduce.job.jar",JarUtil.jar(AvgScore.class)); return conf; } }对这段代码进行解释

接着创建一个 Job 对象并设置 Mapper 和 Reducer 类，以及输出键值对类型。然后指定输入和输出路径，并提交作业并等待其完成。 在 main() 方法中，设置了输入和输出路径以及分隔符，并通过 ToolRunner.run() 方法...

帮我解释下面的代码：import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } 主函数主要是设置 ...

解释此段代码：public class CarCountDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration configuration = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(configuration,"计算车辆占比"); job.setJarByClass(CarCountDriver.class); job.setMapperClass(CarCountMapper.class); job.setReducerClass(CarCountReduce.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class); String[] arg=new GenericOptionsParser(configuration,args).getRemainingArgs(); String inputPath = arg[0]; String outputPath=arg[1]; FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(inputPath)); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath)); String file = "C:\\Users\\DELL\\Desktop\\Cars.csv"; FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(file)); String outputPath = "D:\\maven_hdfs\\hdfs-client\\output"; FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(outputPath)); boolean ret = job.waitForCompletion(true); System.out.println(ret?"执行完毕":"异常终止"); } }

2. 创建了一个 Job 对象，用于表示一个 Hadoop MapReduce 作业。 3. 设置了作业的 Jar 包路径和 Mapper、Reducer 类。 4. 设置了 Mapper 的输出键、值类型和 Reducer 的输出键、值类型。 5. 通过 ...

public class MarketShareDriver { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(MarketShareDriver.class); job.setMapperClass(MarketShareMapper.class); job.setReducerClass(MarketShareReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(Text.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); Path inPath = new Path("data/phone.txt"); FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath); Path outPath = new Path("data/PhoneMarketShare"); FileSystem fs = outPath.getFileSystem(conf); if (fs.exists(outPath)){ fs.delete(outPath,true); } FileOutputFormat.setOutputPath(job,outPath); boolean b = job.waitForCompletion(true); System.exit(b ? 0 : 1); } } 这段代码怎么修改才能把数据也存到MySQL中

FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath); Path outPath = new Path("data/PhoneMarketShare"); FileSystem fs = outPath.getFileSystem(conf); if (fs.exists(outPath)){ fs.delete(outPath,true); } ...

Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.146.81:9000"); Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(WeatherDriver.class); job.setMapperClass(WeatherMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(WeatherBean.class); job.setReducerClass(WeatherReducer.class); job.setOutputKeyClass(NullWritable.class); job.setOutputValueClass(WeatherBean.class); //job.setNumReduceTasks(0); FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/weather/input/china_data.txt")); Path out = new Path("/weather/out"); FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.146.81:9000"), conf, "root"); if(fs.exists(out)) { fs.delete(out, true); } FileOutputFormat.setOutputPath(job, out); boolean flag = job.waitForCompletion(true); System.out.println(flag ? 0 : 1);是干啥的

这是一个使用Hadoop MapReduce框架实现的天气数据处理程序，主要功能是读取位于HDFS上的输入文件，对其中的数据进行处理，并将结果输出到HDFS上的指定目录。具体来说，该程序包括了一个Mapper类和一个Reducer类，...

ERROR StatusLogger No log4j2 configuration file found. Using default configuration: logging only errors to the console. Set system property 'log4j2.debug' to show Log4j2 internal initialization logging. Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/D:/IDEA-workspace/BigDataArchitect-master-bigdata-spark/collectDemo/汽车销售情况.csv at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:332)

这个错误提示是因为你使用的 Hadoop 文件输入格式类 FileInputFormat 找不到输入路径。你需要确认输入路径是否正确，并在使用 FileInputFormat 时指定正确的输入路径。你可以检查文件路径是否存在以及是否具有正确的...

public class main { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapreduce.framework.name", "local"); Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(main.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); //设置Reduce节点的个数为：1个 空1：_________________________________ FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:/mr/input")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:/mr/output")); boolean res = job.waitForCompletion(true); System.exit(res ? 0 : 1); }

然后创建了一个 Job 对象，设置了 Mapper 和 Reducer 类，以及输入和输出数据的格式和路径。其中，setInputPaths() 方法指定了输入数据的路径，setOutputPath() 方法指定了输出数据的路径。最后，调用 job....

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这是一段 Java 代码，用于设置 MapReduce 任务的 Mapper 类和 Reducer 类。其中，第 17 行设置了任务的主类。第 19 行和第 21 行设置了 Map 阶段的输出键和输出值类型。第 23 行设置了 Reduce 阶段的类。...

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资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一：Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置，包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构，包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二：可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器，并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时，应用程序会自动重新加载，并显示lint（代码质量检查工具）错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器，允许运行测试套件，并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中，以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本，生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施，以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作，它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来，包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置，允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三：React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换（HMR）和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间，并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后，浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四：JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言，是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能，是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**，它提供了声明式视图层，允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的，每个组件负责渲染一部分UI，并且可以相互嵌套。 ### 知识点五：项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构： - **src**: 存放源代码，包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件，如index.html，该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包，这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**：生产构建输出目录，包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点，我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程，包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式，以及项目构建优化的细节。同时，了解JavaScript在React应用程序中的核心地位，以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。