hadoop中的getvalue方法
时间: 2024-02-24 17:00:08 浏览: 27
在Hadoop中,`getValue()`方法并不存在。也许您想问的是`get()`方法。`get()`方法是用于从Hadoop的`Configuration`对象中获取属性值的方法。在Hadoop中,`Configuration`对象是用于存储和管理Hadoop集群配置信息的对象。您可以使用`get()`方法从`Configuration`对象中获取属性的值,例如:
```java
Configuration conf = new Configuration();
String value = conf.get("property_name");
```
其中,`property_name`是要获取的属性的名称。该方法将返回`property_name`属性的值,如果该属性不存在,则返回`null`。另外,`get()`方法还有一个重载方法,可以设置默认值,如果属性不存在,则返回默认值,例如:
```java
Configuration conf = new Configuration();
String value = conf.get("property_name", "default_value");
```
其中,`default_value`是当`property_name`属性不存在时返回的默认值。
相关问题
HADOOP中result有哪些方法
Hadoop中的Result类是一个抽象类,它有以下几个方法:
1. next():返回下一个键/值对。
2. get():获取当前键/值对的值。
3. getKey():获取当前键/值对的键。
4. getValue():获取当前键/值对的值。
5. getCurrentKey():获取当前键/值对的键。
6. getCurrentValue():获取当前键/值对的值。
这些方法都是用来处理MapReduce任务输出的键/值对的。在运行MapReduce任务时,Map任务会将输出的键/值对写入一个中间结果文件中,Reduce任务会从中间结果文件中读取这些键/值对并进行处理。Result类的方法可以帮助Reduce任务读取和处理这些键/值对。
hadoop共同好友
以下是Hadoop求共同好友的步骤:
1. 将每个人的好友列表作为value,以人名为key,将数据存储在Hadoop的HDFS中。
2. 编写MapReduce程序,将每个人的好友列表作为value,以人名对为key,输出<key, value>对,其中key为两个人名的组合,value为这两个人的好友列表。
3. 编写第二个MapReduce程序,将第一步输出的<key, value>对作为输入,对于每个<key, value>对,将value中的好友列表取交集,输出<key, value>对,其中key为两个人名的组合,value为这两个人的共同好友列表。
下面是第一个MapReduce程序的代码:
```java
public class FriendMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
private Text outputKey = new Text();
private Text outputValue = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] line = value.toString().split(":");
String person = line[0];
String[] friends = line[1].split(",");
for (String friend : friends) {
String pair = getPair(person, friend);
outputKey.set(pair);
outputValue.set(line[1]);
context.write(outputKey, outputValue);
}
}
private String getPair(String person, String friend) {
return person.compareTo(friend) < 0 ? person + "," + friend : friend + "," + person;
}
}
```
下面是第二个MapReduce程序的代码:
```java
public class FriendReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
private Text outputValue = new Text();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<String> friendLists = new ArrayList<>();
for (Text value : values) {
friendLists.add(value.toString());
}
List<String> commonFriends = getCommonFriends(friendLists);
outputValue.set(StringUtils.join(commonFriends, ","));
context.write(key, outputValue);
}
private List<String> getCommonFriends(List<String> friendLists) {
List<String> commonFriends = new ArrayList<>();
Map<String, Integer> friendCount = new HashMap<>();
for (String friendList : friendLists) {
String[] friends = friendList.split(",");
for (String friend : friends) {
if (friendCount.containsKey(friend)) {
friendCount.put(friend, friendCount.get(friend) + 1);
} else {
friendCount.put(friend, 1);
}
}
}
for (Map.Entry<String, Integer> entry : friendCount.entrySet()) {
if (entry.getValue() == friendLists.size()) {
commonFriends.add(entry.getKey());
}
}
return commonFriends;
}
}
```
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