你刚不是跟我讲用 Integer.parseInt()嘛？

非常抱歉，我之前给出的回答有误。在字符串中，字符 "1" 不能直接用 `Integer.parseInt()` 方法来表示。`Integer.parseInt()` 方法用于将字符串解析为整数类型的值，而不是用于获取字符串中的单个字符。

如果你想要将字符串中的字符 "1" 转换为整数类型的值，你可以使用以下方法：

String str1 = "1234";
int num = Character.getNumericValue(str1.charAt(0));
System.out.println(num); // 输出 1

在上面的代码中，`str1.charAt(0)` 获取了字符串中的第一个字符 "1"，然后 `Character.getNumericValue()` 将字符 "1" 转换为对应的整数值。最后，将转换后的整数值赋值给 `num` 变量。

希望这次能够帮到你，非常抱歉给你带来困惑。如果还有其他问题，请随时提问。

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JSP文件：[/shopcart.jsp] 的第 [80] 行发生了一个错误 Duplicate local variable quantity 77: while(rs.next()){ 78: String name = rs.getString(2); 79: double price = rs.getDouble(3); 80: int quantity = Integer.parseInt(info[1]); 81: double subtotal = price * quantity; 82: total += subtotal; 83: <tr>

这个错误提示是在 JSP 页面的第80行出现了重复的局部变量 "quantity" 的定义。这可能是因为在同一作用域内出现了重复的变量名。你可以检查一下对应的代码，看看是否在该作用域内有多次对 "quantity" 变量的定义，如果有，需要将其中的某些变量重命名，以避免重复定义。如果是在不同的作用域内出现了同名的变量，可以考虑将它们的命名区分开来，比如在变量名前面加上一些前缀或后缀，以避免命名冲突。

import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private Text house_ownership = new Text(); private IntWritable label = new IntWritable(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); // 跳过CSV文件的标题行 if (key.get() == 0) { return; } String[] fields = line.split(","); // 提取house_ownership和label字段 String house_ownershipValue = fields[6]; int labelValue = Integer.parseInt(fields[11]); // 输出键值对 house_ownership.set(house_ownershipValue); label.set(labelValue); context.write(house_ownership, label); } }

这是一个Hadoop MapReduce框架中的Mapper类，它继承自Mapper类，并重写了Mapper类中的map()方法。该类的作用是将输入的一行数据进行解析，提取出其中的房屋拥有情况和标签信息，并输出为键值对的形式。具体来讲，它首先将一行数据转化为字符串类型，然后通过split()方法将其按照逗号分隔成一个字符串数组fields。接着，它从fields数组中提取出所需的house_ownership和label字段，并将它们分别赋值给变量house_ownershipValue和labelValue。最后，它将这些值设置为输出的键和值，并通过context对象将它们输出到Reducer中进行汇总。需要注意的是，这个Mapper类跳过了CSV文件的标题行，只对数据行进行处理。