下面的代码是WordCou解释下述代码 @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ String line = value.toString(); String[] words = line.split(“ ”); for(String word: words){ k.set(word); context.write(k,v); } }
时间: 2024-03-07 19:51:35 浏览: 17
这段代码是WordCount中的Mapper阶段的代码。下面对代码进行逐行解释:
1. `@Override`: 这是一个注解,表示该方法覆盖了父类或接口的方法。
2. `protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException`: 这是Mapper类中的map()方法,用于对输入数据进行处理。
3. `String line = value.toString();`: 将输入数据转换成字符串类型的line。
4. `String[] words = line.split(" ");`: 将字符串line按照空格分隔成单词数组words。
5. `for(String word: words){`: 对单词数组words进行遍历。
6. `k.set(word);`: 将当前单词word设置为输出键值对的键。
7. `context.write(k,v);`: 将当前单词word作为键,值v作为值,写入到Mapper的输出上下文context中。
该代码的作用是将输入的文本数据按照单词进行切分,并为每个单词生成一个键值对,其中键是单词,值是默认的1。Reducer阶段再对相同的单词进行汇总统计,得到每个单词出现的次数。
相关问题
下面的代码是WordCount中Mapper阶段的部分代码,补全缺失的代码。 答: @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException{ String line = value.toString(); String[] words = line.split(“ ”); for(String word: words){ k.set(word); context.write(k,v); } }
在给出的代码中,关于变量k和v的定义并没有给出。这里假设k和v都是Text类型的变量,那么完整的Mapper代码如下:
```java
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
Text k = new Text();
Text v = new Text();
for (String word : words) {
k.set(word);
v.set("1");
context.write(k, v);
}
}
```
这段代码是WordCount中的Mapper阶段的代码,在这段代码中,我们将每一行的文本数据拆分成单词,然后对每个单词赋值给变量k,再将变量v设置为1,最后将k和v作为Mapper输出的键值对写入到上下文中。这样,在Reducer阶段,我们就可以对每个单词的出现次数进行统计。
public class TrafficMap extends Mapper <LongWritable, Text,Text, Text> { @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { /********* Begin **********/ //连接mysql /********* End **********/ } @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { /********* Begin **********/ /********* End **********/ }补全代码要求判断一行数据字段是否完整,本数据字段之间通过,分割,数据分割后长度为 8 ,如果分割后字符列表长度小于 8 或有不完整字段(字段值为空),则清洗掉这一行数据。
好的,根据你的要求,我来帮你补全代码。需要在 `map` 方法中添加对数据的判断和清洗操作。具体实现步骤如下:
1. 在 `map` 方法中获取每一行数据,将其转化为字符串类型。
2. 对该行数据进行分割,得到一个字符列表。
3. 判断字符列表的长度是否为8。
4. 如果字符列表长度小于8,则说明该行数据不完整,直接返回,不进行后续操作。
5. 如果字符列表长度为8,则需要进一步判断每个字段值是否为空。
6. 如果有字段值为空,则说明该行数据不完整,直接返回,不进行后续操作。
7. 如果每个字段值都不为空,则说明该行数据完整,将其写入到输出的 `context` 中。
以下是代码示例:
```java
public class TrafficMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
/********* Begin **********/
// 连接mysql
/********* End **********/
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString(); // 将每一行数据转化为字符串类型
String[] fields = line.split(","); // 对该行数据进行分割,得到一个字符列表
if (fields.length < 8) { // 判断字符列表的长度是否为8
return; // 如果字符列表长度小于8,则说明该行数据不完整,直接返回,不进行后续操作
}
for (String field : fields) { // 判断每个字段值是否为空
if (field.isEmpty()) { // 如果有字段值为空,则说明该行数据不完整,直接返回,不进行后续操作
return;
}
}
// 如果每个字段值都不为空,则说明该行数据完整,将其写入到输出的 context 中
context.write(new Text(fields[0]), new Text(fields[1] + "," + fields[2] + "," + fields[3] + "," + fields[4] + "," + fields[5] + "," + fields[6] + "," + fields[7]));
}
}
```
在这个代码示例中,我们将满足要求的每一行数据都写入到了 `context` 中,写入的 key 为该行数据的第一个字段,value 为该行数据的所有字段组成的字符串。