引用:http://blog.csdn.net/zklth/article/details/11829563

Hadoop处理GBK文本时,发现输出出现了乱码,原来HADOOP在涉及编码时都是写死的UTF-8,如果文件编码格式是其它类型(如GBK),则会出现乱码。

此时只需在mapper或reducer程序中读取Text时,使用transformTextToUTF8(text, "GBK");进行一下转码,以确保都是以UTF-8的编码方式在运行。

public static Text transformTextToUTF8(Text text, String encoding) {
String value = null;
try {
value = new String(text.getBytes(), 0, text.getLength(), encoding);
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();}
return new Text(value);
}
 

这里核心代码是: String line=new String(text.getBytes(),0,text.getLength(),"GBK"); //这里的value是Text类型

若直接使用 String line=value.toString(); 会输出乱码, 这是由Text这个Writable类型造成的。初学时,一直认为和LongWritable对long的封装一样,Text类型是String的Writable封装。但其实Text和String还是有些区别,它是一种UTF-8格式的Writable,而Java中的String是Unicode字符。所以直接使用value.toString()方法,会默认其中的字符都是UTF-8编码过的,因而原本GBK编码的数据使用Text读入后直接使用该方法就会变成乱码。

正确的方法是将输入的Text类型的value转换为字节数组(value.getBytes()),使用String的构造器String(byte[] bytes, int offset, int length, Charset charset),通过使用指定的charset解码指定的byte子数组,构造一个新的String。

如果需要map/reduce输出其它编码格式的数据,需要自己实现OutputFormat,在其中指定编码方式,而不能使用默认的TextOutputFormat。

hadoop编码问题,mapreduce中Tex与string的转化 乱码问题的更多相关文章

  1. C++中int与string的转化

    C++中int与string的转化 int本身也要用一串字符表示,前后没有双引号,告诉编译器把它当作一个数解释.缺省情况下,是当成10进制(dec)来解释,如果想用8进制,16进制,怎么办?加上前缀, ...

  2. Hadoop压缩之MapReduce中使用压缩

    1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些D ...

  3. Hadoop框架下MapReduce中的map个数如何控制

    控制map个数的核心源码 long minSize = Math.max(getFormatMinSplitSize(), getMinSplitSize(job)); //getFormatMinS ...

  4. QT中QString与string的转化,解决中文乱码问题

    在QT中,使用QString输出到控件进行显示时,经常会出现中文乱码,网上查了一圈,发现大部分都是针对QT4增加4条语句:</span> [cpp] view plain copy QTe ...

  5. [转]QT中QString与string的转化,解决中文乱码问题

    QString str2qstr(const string str) { return QString::fromLocal8Bit(str.data()); } string qstr2str(co ...

  6. Mapreduce中的字符串编码

    Mapreduce中的字符串编码 $$$ Shuffle的执行过程,需要经过多次比较排序.如果对每一个数据的比较都需要先反序列化,对性能影响极大. RawComparator的作用就不言而喻,能够直接 ...

  7. Hadoop学习笔记—11.MapReduce中的排序和分组

    一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排 ...

  8. Hadoop学习笔记—12.MapReduce中的常见算法

    一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思 ...

  9. 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理

    http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显 ...

随机推荐

  1. Centos 7.0系统服务管理

    从Centos7开始,不再用sysvinit管理系统服务了,而是改用了systemd,因此对系统服务管理方法已经变更,以下简述 1.查看当前所有系统服务的状态 systemctl 2.查看指定系统服务 ...

  2. Docker入门系列3:使用

    入门 首先强烈建议玩一遍官方的入门教程,Interactive commandline tutorial,下面是答案: 查看版本:docker version 搜索Image:docker searc ...

  3. 018 nginx与第三模块整合[一致性哈希模块整合]

    nginx第三方模块官网:http://wiki.nginx.org/HttpUpstreamConsistentHash nginx第三方模块下载地址:https://github.com/repl ...

  4. JAVA解析XML之SAX方式

    JAVA解析XML之SAX方式 SAX解析xml步骤 通过SAXParseFactory的静态newInstance()方法获取SAXParserFactory实例factory 通过SAXParse ...

  5. Swift 学习笔记 (闭包)

    闭包是可以在你的代码中被传递和饮用的功能性独立模块.Swift中的闭包和C以及Objective-C中的Block很像,和其他语言中的匿名函数也很像. 闭包能捕获和存储定义在其上下文中的任何常量和变量 ...

  6. Java8系列之重新认识HashMap(转)

    转自美团电瓶技术团队:原文地址 简介 Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map,此接口主要有四个常用的实现类,分别是HashMap.Hashtable.LinkedHashM ...

  7. 【windows】更改最大动态端口数

    最近业务遇到一个奇怪的问题,一台iis服务器,居然报端口不足的错误,分析应该是服务器可用的动态端口数不够了,windows默认的动态端口范围为:1024-5000,也就是最多3977个动态端口可用,如 ...

  8. 编写你的第一个django应用程序2

    从1停止的地方开始,我们将设置数据库,创建您的第一个模型,并快速介绍django自动生成的管理站点 数据库设置 现在,打开mysite/settings.py.这是一个普通的python模块,其中模块 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记(十二) —— Application Example: Photo OCR(完)

    主要内容: 一.Photo OCR 二.Getting lots of data:artificial data synthesis 三.Ceiling analysis 一.Photo OCR Ph ...

  10. Codeforces Round #461 (Div. 2) B C D

    题目链接:http://codeforces.com/contest/922 B. Magic Forest time limit per test 1 second memory limit per ...