Mapreduce Mapper为减速器计算创建2个键

时间:2017-11-03 02:07:16

标签: java maven hadoop mapreduce

我试图从我的数据集中创建2个键,其中有2列数字由制表符分隔。我知道如何制作1键/值,但不知道如何制作第二对键/值。本质上,我想为每个列创建一个键/值。然后在reducer部分中,取每个键的计数差值。

这是我对映射器部分所拥有的:

public static class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

        private IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text nodeX = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context
                        ) throws IOException, InterruptedException {
            String[] data = value.toString().split("\\t");
            String node0 = data[0];
            String node1 = data[1];
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(data);
            while(itr.hasMoreTokens()){
                nodeX.set(node0);
                context.write(nodeX, one)
                nodeY.set(node1);
                context.write(nodeY, one)
        }
    }

这里是减速器:

public static class IntSumReducer
        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context
                           ) throws IOException, InterruptedException {

            int sum0 = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum0 += val.get()
            }
            int sum1 = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum1 += val.get()
            }
            diff = sum0 - sum1;
            result.set(diff);
            context.write(key, diff);
        }
    }

我认为我在数据从mapper传递到reducer的部分做了一些事情,可能需要2个键。 Java新手,不知道如何正确使用它。

我的输入数据如下所示:

123 543
123 234
543 135
135 123

我希望输出结果是,我可以考虑col1键和col2键出现之和的差异。

123 1
543 0
135 0
234 -1

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我认为您希望将行拆分为单词并将单词设为数字,然后计算差异。您可以使用NLineInputFormat表示键是行号,拆分值并计算。除此以外 。你可以确定一个静态长类型来记录行号。

public static class TokenizerMapper extends
        Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, IntWritable>
        {

    private IntWritable diffen = new IntWritable();
    private static long  row_num= 0;

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String[] data = value.toString().split("\\t");
        String node0 = data[0];
        String node1 = data[1];
        int dif = Integer.parseInt(node1)-Integer.parseInt(node0);
            diffen.set(dif);
            row_num++;
            context.write(new LongWritable(row_num), diffen);
    }
}

您也可以将值写入reduce并拆分为两部分并计算不同的.ALL即可;