fileinputformat.addinputpath

fileinputformat.addinputpath是Hadoop MapReduce中的一个方法，用于向作业中添加输入路径。它的作用是将指定的路径添加到作业的输入路径列表中，以便MapReduce作业可以从这些路径中读取数据进行处理。该方法需要传入一个或多个路径作为参数，可以是本地文件系统路径或HDFS路径。

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Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCountDriver.class); job.setMapperClass(WordCountMapper.class); job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); job.setReducerClass(WordCountReducer.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);

这是一个使用Hadoop MapReduce框架实现的Word Count程序的驱动程序代码。其中`job.setMapperClass(WordCountMapper.class)`指定了Map阶段使用的Mapper类，`job.setReducerClass(WordCountReducer.class)`指定了Reduce阶段使用的Reducer类，`FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]))`指定输入路径，`FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]))`指定输出路径。程序最后调用`job.waitForCompletion(true)`提交作业并等待作业完成，`System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1)`表示当作业完成时退出程序并返回0，否则返回1。

package 哪个region下面的用户出现违约情况最多; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class MyJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Region Default Count"); job.setJarByClass(MyJob.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("D:\\网页下载\\课程设计\\train.csv")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\网页下载\\课程设计\\out")); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

根据您提供的代码，可以看出这是一个MapReduce程序，用于统计哪个region下面的用户出现违约情况最多。具体实现可以参考以下几点：

1. Map阶段：MyMapper类实现了Map接口，用于将输入的数据进行处理，将region作为Key，将是否违约（1或0）作为Value，输出到Reduce阶段。

2. Reduce阶段：MyReducer类实现了Reduce接口，用于统计每个region下出现违约的数量，并输出到文件系统。

3. Input：程序通过FileInputFormat.addInputPath()方法设置输入路径，输入文件为train.csv。

4. Output：程序通过FileOutputFormat.setOutputPath()方法设置输出路径，输出结果保存在out目录下。

您可以根据实际需求进行相应的修改和调整，例如可以增加Combiner来减少数据传输，或者修改Mapper和Reducer的实现方式以适应不同的需求。