编写mapreduce程序处理空值

在编写MapReduce程序处理空值时，需要在Map阶段进行判断，判断该行是否为空字符串，并且满足以制表符分割后，长度必须大于3。如果满足条件，则将整行当做key输出。在Reduce阶段，将相同的key聚合在一起，但value为空，直接输出key即可。同时，在上传文件到HDFS之前，需要对文件进行预处理，将空值替换为特定的标识符，以便在MapReduce程序中进行判断和处理。

具体实现可以参考以下步骤：
1. 在Map函数中，使用TextInputFormat读取文件，并使用split方法将每行数据按照制表符分割成数组。
2. 判断该行是否为空字符串，并且满足长度大于3的条件。
3. 如果满足条件，则将整行当做key输出。
4. 在Reduce函数中，直接输出key即可。
5. 在上传文件到HDFS之前，对文件进行预处理，将空值替换为特定的标识符。

相关问题

编写mapreduce的程序处理空值

在MapReduce中处理空值的方法有很多种，以下是其中的一种方法：
1.在Map阶段，可以使用Java中的StringTokenizer类将每行数据按照分隔符进行切分，然后判断切分后的字符串数组长度是否大于0，如果大于0，则将切分后的字符串数组的第一个元素作为key，整行数据作为value输出。
2.在Reduce阶段，直接输出key即可。
另外，如果需要处理空值，还可以在Map阶段使用Java中的StringUtils类的isNotBlank()方法判断每行数据是否为空，如果不为空，则进行后续处理。在Reduce阶段，可以使用Java中的NullWritable类来表示空值，直接输出key和NullWritable即可。

1.将data.csv文件上传到HDFS上，通过邮件发送，然后下载上传。 2.在IDEA编写MapReduce程序对data.csv中带有空值(可以通过判断数组长度来确定是否存在缺失值)的行进行删除 3.将MapReduce处理完成后的数据加载Hive(创建外部表指定location信息来加载数据)中。

好的，以下是具体步骤：

1. 将data.csv文件上传到HDFS上：

a. 在HDFS上创建一个目录，例如 /input：

      hadoop fs -mkdir /input

b. 将data.csv上传到该目录下：

      hadoop fs -put /path/to/data.csv /input/

c. 通过邮件发送data.csv：

将data.csv作为附件发送邮件即可。

d. 下载上传：

将data.csv下载到本地即可。

2. 在IDEA编写MapReduce程序对data.csv中带有空值的行进行删除：

a. 创建一个Java项目，在项目中添加Hadoop相关依赖。

b. 创建一个MapReduce程序，实现对data.csv中带有空值的行进行删除。

      public class RemoveNullRows {

          public static void main(String[] args) throws Exception {
              Configuration conf = new Configuration();
              Job job = Job.getInstance(conf, "remove null rows");
              job.setJarByClass(RemoveNullRows.class);
              job.setMapperClass(NullRowRemoverMapper.class);
              job.setOutputKeyClass(Text.class);
              job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
              FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
              FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
              System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
          }

          public static class NullRowRemoverMapper extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {

              public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                  String[] fields = value.toString().split(",");
                  if (fields.length == 3 && !fields[0].isEmpty() && !fields[1].isEmpty() && !fields[2].isEmpty()) {
                      context.write(value, NullWritable.get());
                  }
              }
          }
      }

该程序中的 NullRowRemoverMapper 类实现了对带有空值的行进行删除，仅输出不含空值的行。

c. 打包该项目，并在Hadoop集群上运行：

      hadoop jar /path/to/RemoveNullRows.jar RemoveNullRows /input/data.csv /output

运行后，输出结果将保存在 /output 目录下。

3. 将MapReduce处理完成后的数据加载到Hive中：

a. 在Hive中创建一个外部表：

      CREATE EXTERNAL TABLE my_table (
          col1 STRING,
          col2 STRING,
          col3 STRING
      )
      ROW FORMAT DELIMITED
      FIELDS TERMINATED BY ','
      LOCATION '/output';

b. 执行查询操作：

      SELECT * FROM my_table;

将会返回处理后的数据。