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在Hadoop中,Mapper是MapReduce编程模型中的一个组件,用于将输入数据切分为一系列的键值对,并对每个键值对进行处理。扩展一个类来实现自定义的Mapper功能,可以根据具体需求对输入数据进行处理和转换。
以下是一个示例的扩展类,该类扩展了Hadoop的Mapper:
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class CustomMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 自定义的Mapper逻辑
// 对输入数据进行处理和转换
// 将处理结果写入Context中作为输出
// 示例:将输入的每一行数据按照制表符进行分割,并将第一个字段作为输出的键,第二个字段作为输出的值
String[] fields = value.toString().split("\t");
if (fields.length >= 2) {
String outputKey = fields[0];
String outputValue = fields[1];
context.write(new Text(outputKey), new Text(outputValue));
}
}
}
在上述示例中,我们扩展了Hadoop的Mapper类,并重写了其map方法。在map方法中,我们可以根据具体需求对输入数据进行处理和转换,并将处理结果写入Context中作为输出。
对于这个扩展类的应用场景,可以根据具体需求进行定制。例如,可以用于数据清洗、数据转换、数据过滤等任务。
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