在权威指南中,有个关于处理温度的MapReduce类,具体如下:

第一部分:Map

public class MaxTemperatureMapper extends MapReduceBase

      implements Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{

//其他代码

public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text,IntWritable> output, Report reporter){

//分析一下这四个参数

该Mapper 接口是一个泛型类型,有四个形参类型,分别为:

  LongWritable key   Map函数的输入键

  Text value            Map函数的输入值

OutputCollector<Text,IntWritable> output    输出键

Report reporter   输出值

}

}

PS :Hadoop 自身提供一套可优化网络序列化传输的基本类型,而不直接使用Java内嵌的类型。这些类型均在 org.apache.hadoop.io 包中。

  LongWritable 类型相当于Java中的Long类型

  Text类型相当于Java中的String类型

  IntWritable 类型相当于Java中的Integer类型

第二部分:Reduce

Reducer类的定义和使用

public class MaxTemperatureReducer extends MapReduceBase

        implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

public void reduce(Text key, Iterable<IntWritabloe> values, Context context){

}

}

pS: reduce 函数也有四个形式参数类型用于指定输入和输出类型。

reduce函数的输入类型必须匹配map函数的输出类型。

即Text类型和IntWritable 类型。

第三部:运行MapReduce作业

调用Job类的方法即可。

Job对象指定作业执行规范。

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