hadoop中用于搜索的mapper程序说明

我是hadoop新手，所以我在理解程序方面有点困难。那么，如果有人能帮助我理解这个映射程序

package SearchTxn;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class MyMap extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>{

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

            String Txn = value.toString();
            String TxnParts[] = Txn.split(",");
            Double Amt = Double.parseDouble(TxnParts[3]);
            String Uid = TxnParts[2];           
            if(Uid.equals("4000010") && Amt>100)
            {
                context.write(null, value); 
            }           
        }
    }

包搜索txn；
导入java.io.IOException；
导入org.apache.hadoop.io.LongWritable；
导入org.apache.hadoop.io.NullWritable；
导入org.apache.hadoop.io.Text；
导入org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper；
公共类MyMap扩展映射器{
公共void映射（LongWritable键、文本值、上下文上下文）引发IOException、InterruptedException{
字符串Txn=value.toString（）；
字符串txnpart[]=Txn.split（“，”）；
Double Amt=Double.parseDouble（txnpart[3]）；
字符串Uid=txnpart[2]；
如果（Uid等于（“4000010”）&金额>100）
{
write（null，value）；
}           
}
}

该代码基本上过滤

Uid

（csv中的第二列）为“4000010”且

Amt

（我猜对于金额，csv中的第三列）大于100的行

连同@Thomas Jungblut的答案，在你们程序的下面一行是关于Mapper类整体输入和输出的。这里没有任何内容作为

键

重新调谐，而是将文本作为

值

重新调谐

public class MyMap extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text>{

---

从Mapper类编写序列化键并不总是必要的。根据您的用例，键或值或两者都可以写入

上下文。write

方法。

但是上下文的含义是什么。write（null，value）；？因为当我们进行字数计算时，我们将IntWritable one=new IntWritable（1）Text outkey=new Text（word）稍后执行上下文。out（outkey，value），但在上面的代码中，我没有得到输出行（即上下文行）中发生的情况。@Kuldeepsing所以你应该在你的问题中包括这一点。当您使用

TextOutputFormat

时，将

null

写入为键会使格式只写入值，而没有键/值分隔符。这意味着我们将键视为null，将整行视为值？您的理解是正确的。不确定您的用例，但是如果您提取了一些不值钱的东西。然后你应该把它们从mapper发送出去。这里的值是经过验证后的进位转发。是的，这是一个用于搜索具有某些id和金额的特定记录的程序。该结果将输入减速器。所以，这里我们把key作为null，把一整行或者说row作为value？继续吧，如果你认为这个答案已经解决了或者正确地回答了你的问题。请单击答案旁边的复选标记，将其标记为已接受。见：？了解更多信息。

context.write(null, value);