hadoop context.write() 以多个字段为key

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本文介绍了一种在Mapper中实现双输出的方法，通过context.write()函数分别设置不同的字段作为key，实现了在一个Mapper内输出两条数据的功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

context.write(字段1, value);

context.write(字段2, value);

这样输出就是以字段1为key的数据

字段2为key的数据


即在一个mapper里面输出两条数据。

MapReduce出参要一致，context.write
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
03-07 1964
1 2 end
Hadoop3.x中MapReduce实现Map端join案例
QYHuiiQ
08-01 250
在上一个案例中我们使用的是reduce端的join实现了两个表之间的连接，但是reduce端join会使大量数据在传输过程中较多产生资源的消耗，同时也会造成数据倾斜。如果我们能将这些数据在map端进行处理，这样在数据传给reduce端的时候就会压力较小，并且此时reduce端不需要在进行特殊处理，所以我们就可以将reduceTask的个数设置为0。mapjoin的大致思路就是在mapper中初始化时将一张小表进行缓存，然后在map阶段用大表来对这个小表进行join，该案例中我们会将部门表进行缓存。.....
context.write
hechenghai
06-16 8359
今天因为Context.write的一个问题调试了半天， 对于hadoop的context.write来讲，必须保证有值写入，不能是null，如果是null会让map输出和reduce的输入不匹配而造成程序运行错误。
Hadoop中的Context使用
wjlwangluo的博客
08-04 3839
简要截取： 本篇博客以经典的wordcount程序为例来说明context的用法： 直接上代码：package MapReduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; impo
java context.write_Channel.write() 和 ChannelHandlerContext.write() 的区别
weixin_36402316的博客
02-17 506
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。看了下netty 源代码,终于明白了Channel.write()和ChannelHandlerContext.write()的区别了网上说的都不是很清楚首先注明我的netty版本```io.nettynetty-all4.0.36.Final```ChannelPipeline处理ChannelHandler的顺序: pipeline中...
Hadoop 中context.collect 和 context.write的区别
孙琨SealSun
04-28 2582
Mark写MapReduce时，发现很多源码都是写 context.collect 而不是context.write，查阅资料，得到以下结论 老版本是：output.collect(key, result); // output’s type is: OutputCollector新版本是：context.write(key, result); // output’s type is: Conte
package com.dajiangtai.hadoop.tv; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class ParseAndFilterLog extends Configured implements Tool { public static class ExtractTVMsgLogMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { // 实际处理逻辑需要在这里实现 // 示例：简单传递原始值 context.write(new Text("key"), value); } } @Override public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = this.getConf(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length < 2) { System.err.println("Usage: ParseAndFilterLog <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = Job.getInstance(conf, "ParseAndFilterLog"); job.setJarByClass(ParseAndFilterLog.class); job.setMapperClass(ExtractTVMsgLogMapper.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); job.getConfiguration().set("mapreduce.output.textoutputformat.separator", "@"); return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; } public static void main(String[] args) throws Exception { int exitCode = ToolRunner.run(new ParseAndFilterLog(), args); System.exit(exitCode); } }这个代码和刚刚那段代码和刚刚合起来重新修改一下
最新发布
07-02
但是，根据原代码，DataUtil.transData方法接受一个字符串和一个Context对象，所以它可能是将一行日志解析并直接写出多个键值对。由于我们不知道具体逻辑，我将设计一个示例：假设日志行是逗号分隔的，我们提取第一...
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private Text region = new Text(); private IntWritable label = new IntWritable(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); // 跳过CSV文件的标题行 if (key.get() == 0) { return; } String[] fields = line.split(","); // 提取region和label字段 String regionValue = fields[6]; int labelValue = Integer.parseInt(fields[11]); // 输出键值对 region.set(regionValue); label.set(labelValue); context.write(region, label); } }
06-09
这是一个 Hadoop MapReduce 程序中的 Mapper 类，用于对输入的 CSV 文件进行处理。其中 LongWritable 表示输入的键类型，Text 表示输入的...该 Mapper 类的输出结果是以 region 字段为键，以 label 字段为值的键值对。
package avgsalary.mapreduce; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException; public class AvgSalaryDriver { public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text,Text,Text>{ @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { /********** Begin **********/ //获取输入的行 //取出无效记录 //以 , 分割成字符串列表 //将结果写出去 /********** End **********/ } } public static class Reduce extends Reducer<Text, Text,Text,Text>{
05-10
这段代码展示了如何在Reducer阶段接收相同Key对应的多个Value列表，并通过简单的数学运算得出最终的结果——即每组数据的平均值[^1]。 --- #### 数据流概述 整个过程可概括如下： 1. 输入数据被拆分为行，每一行...
Context
狂草.
01-21 521
回想这么久以来我们所学的内容，你会发现有很多地方都需要用到 Context，弹出Toast 的时候需要、启动活动的时候需要、发送广播的时候需要、操作数据库的时候需要、 使用通知的时候需要等等等等。或许目前你还没有为得不到 Context 而发愁过，因为我们很多的操作都是在活动中进行的，而活动本身就是一个 Context 对象。但是，当应用程序的架构逐渐开始复杂起来的时候，很多的逻辑代码都将脱离
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本文的分析基于Hadoop 2.4.0版本 Mapper abstract class Context implements MapContext（接口） Reducer的abstract class Context implements ReduceContext（接口） MapContext和ReduceContext都是extends TaskInputOutputCont
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import parquet.hadoop.api.WriteSupport; //导入方法依赖的package包/类/*** Create a new ParquetWriter.** @param file the file to create* @param mode file creation mode* @param wri...
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hadoop在过滤重复数据的问题中出现了一些问题，没有将相同的数据去掉，而是排好序都呈现了出来，于是我又写了一个字符计数的程序，也是这种效果，没有将同一个key的value放在一起，效果图如下 这个是原始数据 这个是处理之后的数据 仅仅是将每行的数据进行切分了，没有将key相同的放在一起。 原始代码如下 package ccnu.eisr; import java.io.IO...
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1、问题描述：在MapReduce中代码中，Map输出context.write(okey,new text(""))，Reduce也是context.write(okey,new text(""))输出；        查询字符长度，发现多了一位，如果用|字符隔开，发现最后一个字段会多出一位。 2、查核发现，new Text("")会增加一个空列（列分隔符是\t），导致多出一个隐形字
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     该文讲述Hadoop读取数据库中表的数据，并将计算结果写入到另一张表。要读写数据库中的数据，首先需要实现一个实体类，这个实体类部分映射数据库中要查询的表的字段。且该实体类需要实现Writable与DBWritable两个接口，DBWritable的实现类负责查询与写入，Writable的实现类负责序列化输出（到Mapper）与写入。代码：package com.readdb; impo...
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学hadoop的的时候很纠结，很多源码都是写 context.collect 而不是context.write 百度了一下，得出一下以下结论: 老版本是：output.collect(key, result); // output’s type is: OutputCollector 新版本是：context.write(key, result); // output’s type is: C
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06-10 1299
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