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我正在尝试编写简单的 map reduce 程序来使用新的 API（0.20.2）找到最大的素数。这就是我的 Map 和 reduce 类的样子……

public class PrimeNumberMap extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {

public void map (LongWritable key, Text Kvalue,Context context) throws IOException,InterruptedException
{
    Integer value = new Integer(Kvalue.toString());
    if(isNumberPrime(value))
    {
            context.write(new IntWritable(value), new IntWritable(new Integer(key.toString())));
    }
}

boolean isNumberPrime(Integer number)
{
    if (number == 1) return false;
     if (number == 2) return true;

     for (int counter =2; counter<(number/2);counter++)
     {
         if(number%counter ==0 )
             return false;
     }
            return true;

}
}
public class PrimeNumberReduce extends Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable>  {

public void reduce ( IntWritable primeNo, Iterable<IntWritable> Values,Context context) throws IOException ,InterruptedException
{
    int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
    for (IntWritable value : Values)
    {
        maxValue=  Math.max(maxValue, value.get());
    }
    //output.collect(primeNo, new IntWritable(maxValue));
    context.write(primeNo, new IntWritable(maxValue));  }

}  

 public static void main(String[] args)  throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException{

    if (args.length ==0)
    {
        System.err.println(" Usage:\n\tPrimenumber <input Directory> <output Directory>");
        System.exit(-1);
    }
    Job job = new Job();
    job.setJarByClass(Main.class);

    job.setJobName("Prime");
    // Creating job configuration object

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

    job.setMapOutputKeyClass(IntWritable.class);
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

    job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    String star ="*********************************************";
    System.out.println(star+"\n Prime number computer \n"+star);
    System.out.println(" Application started ... keeping fingers crossed :/ ");
    System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);

}

}

我仍然收到有关地图键不匹配的错误

java.io.IOException：映射中的键类型不匹配：预期的 org.apache.hadoop.io.IntWritable，在 org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.collect 收到 org.apache.hadoop.io.LongWritable（MapTask .java:1034) 在 org.apache.hadoop.mapreduce.TaskInputOutputContext.write(TaskInputOutputContext.java:80) 在 org.apache.mapTask$NewOutputCollector.write(MapTask.java:595) 在 org.apache。 hadoop.mapreduce.Mapper.map(Mapper.java:124) 在 org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144) 在 org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java: 668) 在 org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:334) 在 org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:270) 在 java.security.AccessController.doPrivileged(本机方法）在 javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396) 在 org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1109) 在 org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:264) 2012-06-13 14:27:21,116 INFO org.apache.hadoop.mapred.Task：为任务运行清理

有人可以建议什么是错的。我已经尝试了所有的钩子和骗子。

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3 回答 3

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您尚未在主块中配置 Mapper 或 reducer 类，因此正在使用默认 Mapper - 这被称为身份映射器 - 它作为输入接收的每一对都是输出（因此 LongWritable 作为输出键）：

job.setMapperClass(PrimeNumberMap.class);
job.setReducerClass(PrimeNumberReduce.class);
于 2012-06-13T19:26:54.320 回答
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我是 hadoop mapreduce 程序的新手。

映射时，我使用IntWritable但我减少IntWritable格式中的值并将结果转换为双精度，然后DoubleWritable在上下文写入中使用。

运行时失败。

我处理 map 中的隐性 int 以在 reduce 中加倍的方法是：

Mapper(LongWritable,Text,Text,DoubleWritable)
Reducer(Text,DoubleWritable,Text,DoubleWritable)
job.setOutputValueClass(DoubleWritable.Class)
于 2013-12-09T15:02:37.013 回答
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  1. 映射器应定义如下，

    public class PrimeNumberMap extends Mapper<**IntWritable**, Text, IntWritable, IntWritable> {

    代替

    public class PrimeNumberMap extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {

  2. 正如评论中提到的那样，您应该定义映射器和减速器。

    job.setMapperClass(PrimeNumberMap.class);
job.setReducerClass(PrimeNumberReduce.class);

请参阅 Hadoop 权威指南第 3 版，第 2 章，第 24 页

于 2013-07-29T13:11:50.800 回答