mutilple output reduce cannot write
package org.lukey.hadoop.classifyBayes; import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MultipleOutputs; public class Probability { // Client
public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); //读取单词总数,设置到congfiguration中
String totalWordsPath = "/user/hadoop/output/totalwords.txt";
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(totalWordsPath), conf);
FSDataInputStream inputStream = fs.open(new Path(totalWordsPath));
BufferedReader buffer = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
String strLine = buffer.readLine();
String[] temp = strLine.split(":");
if(temp.length == 2){
//temp[0] = TOTALWORDS
conf.setInt(temp[0], Integer.parseInt(temp[1]));
} /*
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) {
System.out.println("Usage <in> <out>");
System.exit(-1);
}
*/
Job job = new Job(conf, "file count"); job.setJarByClass(Probability.class); job.setMapperClass(WordsOfClassCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordsOfClassCountReducer.class); String input = "/user/hadoop/mid/wordsFrequence";
String output = "/user/hadoop/output/probability/"; FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output)); job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } private static MultipleOutputs<Text, IntWritable> mos; // Mapper
static class WordsOfClassCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private static IntWritable number = new IntWritable(); @Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException { String[] temp = value.toString().split("\t");
if(temp.length == 3){
// 文件夹名类别名
String dirName = temp[0];
value.set(temp[1]);
number.set(Integer.parseInt(temp[2]));
mos.write(value, number, dirName); } } @Override
protected void cleanup(Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
mos.close();
} @Override
protected void setup(Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
mos = new MultipleOutputs<Text, IntWritable>(context);
} } // Reducer
static class WordsOfClassCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> { // result 表示每个文件里面单词个数
DoubleWritable result = new DoubleWritable(3);
Configuration conf = new Configuration();
int total = conf.getInt("TOTALWORDS", 1);
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
// double sum = 0;
// for (IntWritable value : values) {
// sum += value.get();
// }
// result.set(sum); context.write(key, result);
} } }
mutilple output reduce cannot write的更多相关文章
- 2019.12.05【ABAP随笔】 分组循环(LOOP AT Group) / REDUCE
ABAP 7.40新语法 LOOP AT Group 和 REDUCE *LOOP AT itab result [cond] GROUP BY key ( key1 = dobj1 key2 = d ...
- Hadoop基础概念介绍
基于YARN的配置信息, 参见: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ hadoop入门 - 基础概念 ...
- MapReduce执行流程及程序编写
MapReduce 一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题,MapReduce将计算过程抽象成两个函数 Map(映射):对一些独立元素(拆分后的小块)组成的列表的每一个元素进行指定的操作,可以高度 ...
- (3)Deep Learning之神经网络和反向传播算法
往期回顾 在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型.目标函数.优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了.在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定 ...
- javaScript系列 [09]-javaScript和JSON (拓展)
本文输出JSON搜索和JSON转换相关的内容,是对前两篇文章的补充. JSON搜索 在特定的开发场景中,如果服务器端返回的JSON数据异常复杂(可能超过上万行),那么必然就有对JSON文档进行搜索的需 ...
- Hadoop源码分析(mapreduce.lib.partition/reduce/output)
Map的结果,会通过partition分发到Reducer上.Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出.以下我们就来分析參与这个过程的类. Mapper的结果, ...
- MapReduce剖析笔记之七:Child子进程处理Map和Reduce任务的主要流程
在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child ...
- MapReduce剖析笔记之三:Job的Map/Reduce Task初始化
上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列 ...
- 【hadoop】如何向map和reduce脚本传递参数,加载文件和目录
本文主要讲解三个问题: 1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数. 2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++ ...
随机推荐
- VBS 文件选择框,选择Excel文件
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 on error resume Next Set objDialog=CreateObject("UserAcc ...
- 第四十一节,xml处理模块
XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,XML文件格式如下 读xml文件 <data> <country name="Liechtenstein"> ...
- hdu_5769_Substring(后缀数组)
题目链接:hdu_5769_Substring 题意: 给你一个字符a和一个串b,问你有多少个包括a的字串 题解: #include<bits/stdc++.h> #define F(i, ...
- windows 装 centos
windows下压缩一下空间 直接装centos 找到分配给linux的/boot目录,然后修改grub/menu.lst文件,更换一下位置即可
- how to use tar?
In UNIX, tar is the most useful tool to compress files (just like zip in Windows.) To compress, inpu ...
- SUPERVISOR进程管理器配置指南
SUPERVISOR进程管理器配置指南1. supervisor简介1.1. 官网http://supervisord.org/ 1.2. 介绍Supervisor是一个进程控制系统. 它是一个C/S ...
- NTP服务器时间同步
CentOS 配置服务器NTP同步 1 查看是否安装 rpm -aq | grep ntp 2 安装 yum -y install ntp 3 配置 /etc/ntp.conf restrict 访问 ...
- php使用Header函数,PHP_AUTH_PW和PHP_AUTH_USER做用户验证及缺点
在php中,可以使用Header函数做一些有趣的事情,用户验证就是其中一个很有意思的功能.具体用法: Header("WWW-Authenticate: Basic realm=" ...
- perl的INC
perl中的INC变量中包含了所有的perl module的查找路径. 查看@INC的值. 方式一: perl -V 方式二: % perl -e 'print join "\n" ...
- Java学习笔记之自定义异常
1.自定义异常类: /** * 自定义异常,只要继承继承Exception类或其子类即可 * @author Administrator * */ public class FileException ...