Hadoop：如何在Hadoop中的mapreduce类中将多个列设置为键，将多个列设置为值

我想使用java在Hadoop中的mapreduce“key-value pairs”类中将多个列设置为键，并将多个列设置为值，从中读取的文件包含20个列。谢谢

将要作为键和值发出的所有列合并到一个分隔字符串中，并将它们作为文本发出

假设您的输入如下所示：

不，姓名，年龄，国家

1，塔里克，25岁，印度

2，samy，25，xyz

您希望发出“No+Age”作为键，“Name+Country”作为值

public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

        String line = "";
        String val = "";
        String[] parts;
        String key = "";

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            line = value.toString();
            parts = line.split(",");
            key = parts[0] + "." + parts[2];
            val = parts[1] + "." + parts[3];
            context.write(new Text(key), new Text(value));
        }
}

公共静态类MyMapper扩展了Mapper{
字符串行=”；
字符串val=”“；
字符串[]部分；
字符串键=”；
公共void映射（LongWritable键、文本值、上下文上下文）引发IOException、InterruptedException{
line=value.toString（）；
零件=直线分割（“，”）；
键=零件[0]+“+”零件[2]；
val=零件[1]+“+”零件[3]；
编写（新文本（键），新文本（值））；
}
}

您可以创建一个复合对象，

实现可写可比

以简洁的形式将键存储在一起。请参阅以获取一个好的示例

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然而，鉴于您需要20个组件，我可能建议只使用一个

Text

对象，并在适当的时候对其进行解析。我经常使用制表符分隔的值，并使用自定义TSV解析器对其进行解析，但仅使用合适的分隔符

char

拆分

文本即可。请告诉我答案有什么问题，以免我重复错误。非常感谢。