Привет, ребята. Я новичок в hadoop. Я пытаюсь запустить этот код, который я получил онлайн, чтобы посмотреть, как будет выглядеть вывод, но я думаю, что объединитель не вызывается по какой-то причине. Пожалуйста помоги. Код использует объединитель картографирования и редуктор. преобразователь действительно что-то выводит, но объединитель не получает никакого ввода, и я подозреваю, что это может быть потому, что объединитель не вызывается.
import java.lang.String;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import java.text.SimpleDateFormat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import java.util.Date;
import java.text.ParseException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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.io.FloatWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context;
public class Nyc {
public static class AvgPassengerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
// Enums for month
public enum Months
{
JAN, FEB, MAR, APR, MAY, JUN, JUL, AUG, SEP, OCT, NOV, DEC
}
// Enums for days
public enum Days
{
MON,TUE,WED,THU,FRI,SAT,SUN
}
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,
InterruptedException {
word.set(value);
String nextLine =word.toString();
//each line is splitted using comma
String [] columns=nextLine.split(",");
//total number of columns is 18 and first columns is checked to pass first row
String id = columns[0]; // Get passenger ID.
if(columns.length==17 && !columns[0].equals("VendorID")) //id.matches("^-?\\d+$"))
{
//Pick up date time format
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
try {
//first column is converted to date
Date date=df.parse(columns[1]);
//unique key month wise passanger
Text monthkey=new Text(Months.values()[date.getMonth()]+"_Total_Passenger");
context.write(monthkey, new IntWritable(Integer.parseInt(columns[3]))); //column 3 value is
//Total trip in a month
context.write(new Text(Months.values()[date.getMonth()]+"_Total_Trip"), new IntWritable(1));
//unique key for each day passanger
Text daykey=new Text(Days.values()[date.getDay()]+"_Day_Total_Passenger");
context.write(daykey, new IntWritable(Integer.parseInt(columns[3])));
//Total trip on particular day is intialized with one
context.write(new Text(Days.values()[date.getDay()]+"_Day_Total_Trip"), new IntWritable(1));
context.write(new Text("Total_Trip_Number"), new IntWritable(1));
context.write(new Text("Total_Passenger_Avg"), new IntWritable(Integer.parseInt(columns[3])));
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
public class AvgPassengerCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws
IOException, InterruptedException {
// combiner for each class is almost same only output value may be change as per requirement
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public class AvgPassengerReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, FloatWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
float totalPassenger = 0;
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws
IOException, InterruptedException {
int sumVal = 0;
if(key.find("Passenger")>0) //if passanger is present in key
{
for (IntWritable val : values)
{
sumVal+=val.get();
}
totalPassenger=sumVal; //total passanger
//every key is written to disk for varification
context.write(key, new FloatWritable(sumVal));
}
else
{//passanger count
for (IntWritable val : values)
{
sumVal+=val.get();
}
context.write(key, new FloatWritable(sumVal)); // passanger count with key write on disk
String [] pasKey= key.toString().split("_");
//Average passanger is calculated and write to disk
context.write(new Text(pasKey[0]+"_Passenger_Avg"), new FloatWritable(totalPassenger/sumVal));
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Nyc");
job.setJarByClass(Nyc.class);
job.setMapperClass(AvgPassengerMapper.class);
job.setCombinerClass(AvgPassengerCombiner.class);
job.setReducerClass(AvgPassengerReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
Вот выходной синпет
сильный текст