在maper接口直接写批量新增的sql怎么写

您好，关于您的问题，可以使用以下方式实现批量新增：

INSERT INTO tablename (column1, column2, column3, ...)
VALUES
(value1, value2, value3, ...),
(value4, value5, value6, ...),
(value7, value8, value9, ...);

其中，tablename是需要新增数据的表名，column1, column2, column3等是需要新增数据的字段，value1, value2, value3等是需要新增的具体数值。通过这种方式就可以实现批量新增数据啦~

相关问题

MapReduce写job阶段连接maper代码报错问题

MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。在编写Job（作业）阶段，如果遇到连接Mapper（映射器）代码报错，可能是以下几个原因：

1. **路径错误**：检查输入路径是否正确，包括源文件的位置以及Hadoop配置中的InputFormat引用。

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://.../input"));

2. **Mapper类未正确实现Mapper接口**：确认Mapper类是否实现了`Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>`，并重写了`map(KEYIN, VALUEIN, Context context)`方法。

3. **Context使用不当**：在Mapper的`map`方法中，需要正确使用`context.write(KEYOUT, VALUEOUT)`将结果发送给Reducer。如果context初始化有问题，可能会导致异常。

4. **依赖包冲突**：确保Mapper使用的库和集群环境一致，避免版本冲突。

5. **网络问题**：检查集群之间的网络连接是否正常，也可能因为网络延迟导致连接超时。

6. **权限问题**：HDFS目录的读写权限设置是否允许当前用户访问。

hadoop maper reducer python

Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。Mapper和Reducer是MapReduce的两个主要组件。Python是一种流行的编程语言，也可以用于编写Hadoop MapReduce作业。

在Python中编写MapReduce作业，您可以使用Hadoop Streaming API。该API允许您使用任何可执行文件作为Mapper和Reducer。以下是一个使用Python编写Mapper和Reducer的示例：

Mapper:

#!/usr/bin/env python

import sys

# input comes from STDIN (standard input)
for line in sys.stdin:
    # remove leading and trailing whitespace
    line = line.strip()
    # split the line into words
    words = line.split()
    # increase counters
    for word in words:
        # write the results to STDOUT (standard output);
        # what we output here will be the input for the
        # Reduce step, i.e. the input for reducer.py
        #
        # tab-delimited; the trivial word count is 1
        print '%s\t%s' % (word, 1)

Reducer:

#!/usr/bin/env python

from operator import itemgetter
import sys

current_word = None
current_count = 0
word = None

# input comes from STDIN
for line in sys.stdin:
    # remove leading and trailing whitespace
    line = line.strip()

    # parse the input we got from mapper.py
    word, count = line.split('\t', 1)

    # convert count (currently a string) to int
    try:
        count = int(count)
    except ValueError:
        # count was not a number, so silently
        # ignore/discard this line
        continue

    # this IF-switch only works because Hadoop sorts map output
    # by key (here: word) before it is passed to the reducer
    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            # write result to STDOUT
            print '%s\t%s' % (current_word, current_count)
        current_count = count
        current_word = word

# do not forget to output the last word if needed!
if current_word == word:
    print '%s\t%s' % (current_word, current_count)

这些脚本可以使用Hadoop Streaming API提交为MapReduce作业，如下所示：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.3.jar \
-input input_file \
-output output_directory \
-mapper mapper.py \
-reducer reducer.py \
-file mapper.py \
-file reducer.py

其中，input_file是输入文件的路径，output_directory是输出目录的路径，mapper.py和reducer.py是上述Python脚本的文件名。