def get_if_fd(s): s = str(s) s = s.split(fd_seperator) if len(s)==1: return 0 else: return 1

这段代码用来检查一个字符串是否包含指定的分隔符(fd_seperator)，如果包含则返回1，否则返回0。其中，参数s表示需要检查的字符串。该函数首先将s转换为字符串类型（即使它已经是字符串类型也不会有影响），然后使用split函数，将s按照分隔符fd_seperator进行分割，得到一个列表。如果列表的长度为1，则表示s不包含分隔符，返回0；否则表示s包含分隔符，返回1。

相关问题

vector<string> MultiSplitStr(const string &s, const string &seperator) { vector<string> result; typedef string::size_type string_size; string_size i = 0; while(i!=s.size()){ int flag = 0; while(i!=s.size()&&flag==0){ flag = 1; for(string_size x =0;x<seperator.size();++x){ if(s[i]==seperator[x]){ ++i;flag=0;break; } } } flag=0;string_size j=i; while(j!=s.size()&&flag==0){ for(string_size x=0;x<seperator.size();++x){ if(s[j]==seperator[x]){ flag=1;break; } } if(flag==0) ++j; } if(i!=j){ result.push_back(s.substr(i,j-i));i=j; } } return result; }

这段代码是一个多字符分割字符串的函数。它接受一个字符串和一个分隔符作为参数，并将分隔后的子字符串存储在一个 vector 容器中。

函数中使用了两个循环。第一个循环用于查找分隔符的起始位置，将起始位置保存在变量 `i` 中。在这个循环中，使用了一个标志变量 `flag` 来判断是否找到了分隔符。如果找到了分隔符，则将 `i` 增加，并将 `flag` 设置为 0，从而继续查找下一个分隔符的起始位置。

第二个循环用于查找分隔符的结束位置，将结束位置保存在变量 `j` 中。在这个循环中，同样使用了 `flag` 变量来判断是否找到了分隔符。如果没有找到分隔符，则将 `j` 增加，继续查找下一个字符，直到找到分隔符为止。

在循环结束后，如果 `i` 不等于 `j`，则说明找到了一个子字符串，使用 `substr` 函数截取从 `i` 到 `j` 之间的子字符串，并将其添加到 vector 容器中。

最后，返回存储了分隔后子字符串的 vector 容器。

总结起来，这个函数的作用是根据多个字符的分隔符将一个字符串进行切割，然后将切割后的子字符串保存到 vector 容器中。

public synchronized void write(K key, V value) throws IOException { boolean nullKey = key == null || key instanceof NullWritable; boolean nullValue = value == null || value instanceof NullWritable; if (nullKey && nullValue) { return; } if (!nullKey) { writeObject(key); } if (!(nullKey || nullValue)) { out.write(keyValueSeparator); } if (!nullValue) { writeObject(value); } out.write(newline); } public synchronized void close(TaskAttemptContext context) throws IOException { out.close(); } } public RecordWriter<K, V> getRecordWriter(TaskAttemptContext job ) throws IOException, InterruptedException { Configuration conf = job.getConfiguration(); boolean isCompressed = getCompressOutput(job); String keyValueSeparator= conf.get(SEPERATOR, "\t"); CompressionCodec codec = null; String extension = ""; if (isCompressed) { Class<? extends CompressionCodec> codecClass = getOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class); codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, conf); extension = codec.getDefaultExtension(); } Path file = getDefaultWorkFile(job, extension); FileSystem fs = file.getFileSystem(conf); if (!isCompressed) { FSDataOutputStream fileOut = fs.create(file, false); return new LineRecordWriter<K, V>(fileOut, keyValueSeparator); } else { FSDataOutputStream fileOut = fs.create(file, false); return new LineRecordWriter<K, V>(new DataOutputStream (codec.createOutputStream(fileOut)), keyValueSeparator); } } }请解释以上代码

这段代码是一个 Hadoop 的 MapReduce 程序中的输出部分的代码。主要包括了 `LineRecordWriter` 这个类的实现和 `getRecordWriter()` 方法的实现。

`LineRecordWriter` 实现了 `RecordWriter` 接口，用于将 MapReduce 程序的输出按照行的形式写入到文件中。`write()` 方法用于将键值对写入文件，如果键或值为 null 则不写入。`close()` 方法用于关闭输出流。

`getRecordWriter()` 方法用于获取一个 `RecordWriter` 对象。该方法首先获取配置信息，判断是否需要压缩输出。如果需要压缩输出，则获取压缩编解码器的类并创建一个对应的压缩文件；否则创建一个普通文件。最后返回一个 `LineRecordWriter` 对象，用于写入数据。

总体来说，这段代码实现了 MapReduce 程序的输出功能，支持压缩和非压缩两种格式的输出。