Java Hadoop-输出键/值分隔符

我想将输出分隔符更改为；而不是标签。我已经试过了： 但我的输出仍然是错误的

key (tab) value

我正在使用Cloudera演示（CDH 4.1.3）。 这是我的密码：

Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: Driver <in> <out>");
            System.exit(2);
        }
        conf.set("mapreduce.textoutputformat.separator", ";");

        Path in = new Path(otherArgs[0]);
        Path out = new Path(otherArgs[1]);

        Job job= new Job(getConf());
        job.setJobName("MapReduce");

        job.setMapperClass(Mapper.class);
        job.setReducerClass(Reducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);

        job.setJarByClass(Driver.class);
        job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;

---

作为我的输出。

该属性称为

mapreduce.output.textoutputformat.separator

。 因此，您基本上缺少那里的

输出

您可以看到，在最新的主干源代码中，您应该
conf.set（“mapreduce.textoutputformat.separator”，“；”

使用
conf.set（“mapreduce.textoutputformat.separator”、“；”）已弃用

mapred
和
mapreduce


完整代码：这是工作

    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
        System.err.println("Usage: Driver <in> <out>");
        System.exit(2);
    }
    conf.set("mapred.textoutputformat.separator", ";");

    Path in = new Path(otherArgs[0]);
    Path out = new Path(otherArgs[1]);

    Job job= new Job(getConf());
    job.setJobName("MapReduce");

    job.setMapperClass(Mapper.class);
    job.setReducerClass(Reducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);

    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);

    job.setJarByClass(Driver.class);
    job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;

Configuration conf=new Configuration（）；
String[]otherArgs=新的GenericOptionsParser（conf，args）；
if（otherArgs.length！=2）{
System.err.println（“用法：驱动程序”）；
系统出口（2）；
}
conf.set（“mapred.textoutputformat.separator”、“；”）；
路径输入=新路径（其他参数[0]）；
路径输出=新路径（其他参数[1]）；
Job Job=新作业（getConf（））；
job.setJobName（“MapReduce”）；
setMapperClass（Mapper.class）；
job.setReducerClass（Reducer.class）；
job.setOutputKeyClass（Text.class）；
job.setOutputValueClass（Text.class）；
setInputFormatClass（TextInputFormat.class）；
setOutputFormatClass（TextOutputFormat.class）；
setInputPath（作业，在中）；
setOutputPath（作业，输出）；
job.setJarByClass（Driver.class）；
作业。等待完成（true）？0 : 1;
2019年，它是
getConf（）.set（TextOutputFormat.SEPARATOR，；”（谢谢@AsheshKumarSingh）

我相信，使用本机常量可以提供更好的可维护性和更少的意外

重要提示：此属性必须在Job.getInstance（getConf（））
/
新作业（getConf（））
之前设置，因为作业复制参数，不关心进一步修改conf。
@JustTheAverageGirl=Hadoop 2.0（这是CDH4中的默认值）已经用mapreduce.*@ChrisWhite替换了很多mapreduce.*属性
mapreduce
属性只是表示应该替换旧的
mapreduce
属性的较新API。现在，这两个都仍然可用，没有一个被弃用。我只是想澄清一下，
mapreduce
不是Hadoop 2.0或Thread（我想你知道；）的标志。是的，但我要指出的是，这个属性在v1[第115行]和v2之间有变化[第45行--设置前缀的同一类、不同属性xi尝试了mapreduce.output.textoutputformat.separator，但仍然没有；作为分隔符。@ThomasJungblut:它是conf.set（“mapred.textoutputformat.separator”，“；”；而不是conf.set（“mapreduce.textoutputformat.separator”，“；”））.mapred和mapreduce玩了这个游戏。看到了吗：Hadoop代码中的常量拼错了。它是
SEPARATOR
，正如@Nikita Bosik在2019年10月写的，它的
TextOutputFormat.SEPARATOR
    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
    if (otherArgs.length != 2) {
        System.err.println("Usage: Driver <in> <out>");
        System.exit(2);
    }
    conf.set("mapred.textoutputformat.separator", ";");

    Path in = new Path(otherArgs[0]);
    Path out = new Path(otherArgs[1]);

    Job job= new Job(getConf());
    job.setJobName("MapReduce");

    job.setMapperClass(Mapper.class);
    job.setReducerClass(Reducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(Text.class);

    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);

    job.setJarByClass(Driver.class);
    job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;