在 MapReduce 中使用 Custom Partitioner 时清空 reduce 输出

Question

问题陈述：

输入

Monami 45000 A
Tarun 34000 B
Riju 25000 C
Rita 42000 A
Mithun 40000 A
Archana 21000 C
Shovik 32000 B

我想在 Mapreduce 中使用 Custom Partitioner 将 A、B 和 C 级员工记录分隔在三个不同的输出文件中。

输出 1

Monami 45000 A
Rita 42000 A
Mithun 40000 A

输出 2

Tarun 34000 B
Shovik 32000 B

输出 3

Riju 25000 C
Archana 21000 C

地图代码：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
//import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class Map 
            extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text>
{

//private Text key1 = new Text();
//private Text value1 = new Text();

@Override
protected void map(LongWritable key,Text value,Context context) 
                        throws IOException,InterruptedException
{   
    String line = value.toString();
    String[] part = line.split("\t");
    int len = part.length;

    //System.out.println(len);
    if (len == 3)
    {
        context.write(new Text(part[2]), new Text(part[0]+"\t"+part[1]));
        //System.out.println(part[0]+part[1]+part[2]);
    }

}

分区程序代码

 import org.apache.hadoop.io.Text;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

 public class CustomPartitioner
            extends Partitioner<Text,Text>
{
@Override
public int getPartition(Text key, Text value, int numReduceTasks)
    {
    if(numReduceTasks==0)
        return 0;
    if(key.equals(new Text("A")))
        return 0;
    if(key.equals(new Text("B")))
        return 1;
    else 
        return 2;
    }
    }

减少代码

 import java.io.IOException;
 import java.util.Iterator;

 import org.apache.hadoop.io.Text;
 //import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 public class Reduce 
                extends Reducer<Text,Text,Text,Text>
 {

@Override
protected void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context)
                                        throws IOException,InterruptedException
    {
        Iterator<Text> itr = values.iterator();

        while(itr.hasNext())
        {
            context.write(new Text(itr.next().getBytes()),new Text(key));
        }


    }
   }

Driver Class

 import org.apache.hadoop.fs.Path;
//import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;


public class MapReduceDriver
{
public static void main(String[] args) throws Exception
{
    Job job = new Job();

    job.setJarByClass(MapReduceDriver.class);
    job.setJobName("Custom Partitioner");

    FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);
    job.setNumReduceTasks(3);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);

    System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);

}

}

代码运行没有任何错误，但三个 reduce 输出文件为空。此外，当作业运行时，它会将映射输出字节显示为零。因此我相信地图不会生成任何 key-value 对。但我找不到原因。你能帮我找出错误吗？

我还有一个困惑：在 Map class 中，当检查变量 len 是否 > 0 时，我得到 ArrayIndexOutOfBoundsException 但如果用 == 检查它运行正常，没有任何异常3. 为什么会抛出 > 0 的异常？

Answer 1

问题是您的输入数据（粘贴在此处）不是制表符分隔的，而是逗号分隔的。如果您替换此行，它应该可以正常工作：

 String[] part = line.split("\t");

这一行：

String[] part = line.split(" ");

检查 len > 0 时出现异常的原因是您的字符串未拆分为任何子部分，因此 len 为 1。然后它满足 if 条件并尝试为零件的位置 2 执行一些不存在的操作。

在现有代码中，len不是3，所以代码不会进入if块，因此不会抛出异常。

在 MapReduce 中使用 Custom Partitioner 时清空 reduce 输出

Empty reduce output while using Custom Partitioner in MapReduce

java

hadoop

mapreduce