package edu.mr; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; public class QuotesMapper extends Mapper<LongWritable,Text,NullWritable,Text>{ @Override protected void map(LongWritable key,Text value,Context context)throws IOException,InterruptedException{ //读取文件中的一行,去掉前后的空格 String line=value.toString().trim(); //通过\t 进行切分,转换成字符串数组 String[] arrLine=line.split("\\t"); if(arrLine.length < 3){ return; } //ID String id=arrLine[0]; //名人名言 String text=arrLine[1]; //作者 String author=arrLine[2]; //默认标签为 none String tags="none"; //如果标签不为空,标签进行重新赋值 if(arrLine.length>3){ tags=arrLine[3]; } //构造新的字符串 StringBuffer sb=new StringBuffer(); sb.append(id).append("\t").append(text).append("\t").append(author).append("\t").append(tags); //写入context context.write(NullWritable.get(),new Text(sb.toString())); } }

这是一个基于Hadoop的MapReduce程序的Mapper类，用于处理名人名言数据集，并将数据写入context中。其中，map()方法接收的是LongWritable、Text类型的输入，输出的是NullWritable、Text类型的键值对。在map()方法中，首先将读取到的一行数据进行切分，获取其中的ID、名人名言、作者和标签等信息，然后通过StringBuffer拼接成新的字符串，最后写入context中。值得注意的是，如果读取到的数据中标签为空，则默认将标签赋值为none。

相关问题

sqoop import org.apache.hadoop.hive.metast

Sqoop 是一个开源的数据导入和导出工具，可以将关系数据库中的数据导入到Hadoop生态系统中的各种数据存储系统中。 import 是 Sqoop 的一个命令，用于将数据从关系数据库中导入到 Hadoop 的分布式文件系统中。在这个命令的后面可以指定导入的数据表、数据存储位置等参数。

org.apache.hadoop.hive.metastore 是 Hive 的元数据存储组件，用于管理和存储 Hive 的元数据信息。当我们使用 Sqoop 导入数据时，如果想要将数据导入到 Hive 中进行进一步的数据处理和分析，可以使用 org.apache.hadoop.hive.metastore 来指定导入数据时的元数据存储。

通过指定 org.apache.hadoop.hive.metastore 参数，Sqoop 导入数据时会自动将导入的数据表的元数据信息存储到 Hive 的元数据存储组件中，这样，在使用 Hive 进行数据处理和查询时，就可以方便地使用这些导入的数据。同时，Hive 还可以使用 Sqoop 导入的元数据信息来对导入的数据表进行分区、索引等操作，实现更高效的数据访问。

总之，org.apache.hadoop.hive.metastore 是 Sqoop 导入数据时的一个参数，用于指定导入的数据的元数据存储位置。通过将数据导入到 Hive 中，可以方便地使用 Hive 进行数据处理和查询，并且可以利用 Hive 的分区、索引等功能来优化数据访问性能。

org.apache.hadoop.io.Text

`org.apache.hadoop.io.Text`是Hadoop中用于表示文本类型数据的类。它是Hadoop提供的一种可序列化的数据类型，用于在Hadoop系统中读取和写入文本数据。

`Text`类封装了一个可变长度的字节数组，并提供了一些方法来操作和访问文本数据。它实现了`org.apache.hadoop.io.WritableComparable`接口，可以被序列化和比较。

以下是一个示例展示如何使用`Text`类在Hadoop中处理文本数据：

import org.apache.hadoop.io.Text;

// 创建一个Text对象
Text text = new Text("Hello, World!");

// 获取文本值
String value = text.toString();
System.out.println(value);  // 输出：Hello, World!

// 设置文本值
text.set("New Text Value");

// 获取更新后的文本值
String updatedValue = text.toString();
System.out.println(updatedValue);  // 输出：New Text Value

在上面的示例中，我们首先导入`Text`类，然后创建一个`Text`对象，并使用构造函数将"Hello, World!"赋值给它。接着，我们使用`toString()`方法将文本值以字符串形式打印出来。

我们还可以使用`set()`方法来更新`Text`对象的值，并使用`toString()`方法获取更新后的文本值。

通过使用`org.apache.hadoop.io.Text`类，可以方便地在Hadoop中处理和操作文本数据。它在Hadoop生态系统中广泛应用于文本处理、MapReduce任务等场景。