Configuration conf = context.getConfiguration();
时间: 2024-03-22 16:36:02 浏览: 50
在Java中,`Configuration`是Hadoop框架中的一个类,用于管理和存储Hadoop集群的配置信息。在Hadoop的MapReduce程序中,可以通过`context.getConfiguration()`方法获取当前作业的配置信息。
具体来说,`context.getConfiguration()`方法返回一个`Configuration`对象,该对象包含了当前作业的所有配置属性和值。通过这个对象,可以获取和设置各种配置参数,如文件路径、输入输出路径、作业名称等。
使用`conf.get(key)`方法可以获取指定配置属性的值,其中`key`是配置属性的名称。例如,可以使用`conf.get("mapreduce.input.fileinputformat.inputdir")`获取输入路径。
使用`conf.set(key, value)`方法可以设置指定配置属性的值,其中`key`是配置属性的名称,`value`是要设置的值。例如,可以使用`conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir", "/output")`设置输出路径为`/output`。
需要注意的是,`context.getConfiguration()`方法只能在Mapper或Reducer类中使用,因为它是通过`context`对象来获取的。
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public synchronized void write(K key, V value) throws IOException { boolean nullKey = key == null || key instanceof NullWritable; boolean nullValue = value == null || value instanceof NullWritable; if (nullKey && nullValue) { return; } if (!nullKey) { writeObject(key); } if (!(nullKey || nullValue)) { out.write(keyValueSeparator); } if (!nullValue) { writeObject(value); } out.write(newline); } public synchronized void close(TaskAttemptContext context) throws IOException { out.close(); } } public RecordWriter<K, V> getRecordWriter(TaskAttemptContext job ) throws IOException, InterruptedException { Configuration conf = job.getConfiguration(); boolean isCompressed = getCompressOutput(job); String keyValueSeparator= conf.get(SEPERATOR, "\t"); CompressionCodec codec = null; String extension = ""; if (isCompressed) { Class<? extends CompressionCodec> codecClass = getOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class); codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, conf); extension = codec.getDefaultExtension(); } Path file = getDefaultWorkFile(job, extension); FileSystem fs = file.getFileSystem(conf); if (!isCompressed) { FSDataOutputStream fileOut = fs.create(file, false); return new LineRecordWriter<K, V>(fileOut, keyValueSeparator); } else { FSDataOutputStream fileOut = fs.create(file, false); return new LineRecordWriter<K, V>(new DataOutputStream (codec.createOutputStream(fileOut)), keyValueSeparator); } } }请解释以上代码
这段代码是一个 Hadoop 的 MapReduce 程序中的输出部分的代码。主要包括了 `LineRecordWriter` 这个类的实现和 `getRecordWriter()` 方法的实现。
`LineRecordWriter` 实现了 `RecordWriter` 接口,用于将 MapReduce 程序的输出按照行的形式写入到文件中。`write()` 方法用于将键值对写入文件,如果键或值为 null 则不写入。`close()` 方法用于关闭输出流。
`getRecordWriter()` 方法用于获取一个 `RecordWriter` 对象。该方法首先获取配置信息,判断是否需要压缩输出。如果需要压缩输出,则获取压缩编解码器的类并创建一个对应的压缩文件;否则创建一个普通文件。最后返回一个 `LineRecordWriter` 对象,用于写入数据。
总体来说,这段代码实现了 MapReduce 程序的输出功能,支持压缩和非压缩两种格式的输出。
为什么这串代码无法实现文件的去重: public static void main(String[] args) throws Exception{ System.setProperty("username","hadoop234"); Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.default.name", "hdfs://localhost:9000"); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); int len = args.length; if(fs.exists(new Path(args[len-1]))) { fs.delete(new Path(args[len-1]),true); } Job job = Job.getInstance(conf,"Merge and duolicate removal"); job.setJarByClass(quchong.class); job.setMapperClass(MyMapper.class); job.setReducerClass(MyReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); for(int i=0;i<len-1;++i) { FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[i])); } FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[len-1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); fs.close(); }
这段代码中并没有实现去重,因为在 MapReduce 任务中实现去重通常需要借助 Map 和 Reduce 的聚合功能。而这段代码只是设置了一个 Map 和 Reduce 的类,但并没有在类中实现去重逻辑。
如果想要实现文件的去重,需要在 MyMapper 和 MyReducer 类中添加代码来实现。具体来说,MyMapper 类中需要实现将输入文件中的每一行数据作为 key,value 为 null 的键值对输出。然后在 MyReducer 类中,可以利用 MapReduce 框架自动将相同 key 的数据聚合在一起的特性,只输出一个 key,将 value 设置为 null,这样就实现了去重。
这里提供一个简单的伪代码实现:
```java
public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 将每一行数据作为 key,value 为 null 的键值对输出
context.write(value, NullWritable.get());
}
}
public class MyReducer extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 直接将 key 输出,value 设置为 null,实现去重
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
```
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