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：

@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。

相关问题

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); } }

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。

ubuntu中使用IDEA开发WordCount程序有界流数据源 1.从元素中读取 2.从集合中读取 3.从文件中读取,代码编写

在Ubuntu系统中，使用IntelliJ IDEA（IdeaVim插件）开发WordCount程序，处理有界流数据源通常会涉及到Hadoop Streaming，它允许用户使用简单的文本工具作为MapReduce作业的输入和输出。这里我们假设您想从文件中读取数据。

首先，确保安装了Java、Hadoop和相关的IDEA配置。以下是一个简单的步骤：

1. **创建项目**:
- 创建一个新的Maven Java项目，命名为`wordcount`。
- 添加Hadoop的依赖到pom.xml文件：

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-streaming</artifactId>
    <version>3.x.y</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
</dependencies>

替换`x.y`为实际版本号。

2. **编写Mapper**:
`Mapper.java`:

   import java.io.IOException;
   
   public class Mapper {
       private final static String INPUT_FORMAT = "%s %s";
       private int wordCount;

       public void map(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException {
           String[] words = line.split(" ");
           for (String word : words) {
               if (!word.isEmpty()) {
                   wordCount++;
                   context.write(word, new LongWritable(1));
               }
           }
       }

       @Override
       protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
           context.write(null, new IntWritable(wordCount));
       }
   }

3. **编写Reducer**:
`Reducer.java`:

   import java.io.IOException;

   public class Reducer {
       private IntWritable count = new IntWritable();
       private Text word = new Text();

       public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
           int sum = 0;
           for (IntWritable value : values) {
               sum += value.get();
           }
           count.set(sum);
           context.write(key, count);
       }
   }

4. **编写Driver**:
`Driver.java`:

   import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
   import org.apache.hadoop.fs.Path;
   import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
   import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
   import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

   public class WordCountDriver {
       public static void main(String[] args) throws Exception {
           Configuration conf = new Configuration();
           Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
           job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
           job.setMapperClass(Mapper.class);
           job.setCombinerClass(Reducer.class);
           job.setReducerClass(Reducer.class);
           job.setOutputKeyClass(Text.class);
           job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

           FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
           FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

           System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
       }
   }

5. **运行WordCount**:
在命令行中，进入项目的`target/classes`目录，然后运行：

$ hadoop jar wordcount.jar Driver input.txt output.txt

这里的`input.txt`是要分析的文件名，`output.txt`是结果将被保存的地方。