Java 映射中的键类型不匹配，因为它标识为LongWriteable

我编写了一个MapReduce程序来处理文本文件中的数据。但是当我在本地（Linux VM）运行它时，它遇到了一个错误，即它将映射中的键标识为

LongWriteable

而不是

Text

，这是

Mapper

类所要求的

日志输出：

2017-05-21 14:06:46436 INFO[main]org.apache.hadoop.mapred.MapTask:Map output collector class=org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer
2017-05-21 14:06:46454 INFO[main]org.apache.hadoop.mapred.MapTask:开始刷新地图输出
2017-05-21 14:06:46468警告[main]org.apache.hadoop.mapred.YarnChild:运行子项的异常：java.io.IOException:map中的键类型不匹配：预期为org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.collect（MapTask.java:1072）
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.write（MapTask.java:715）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.task.taskInputOutContextImpl.write（taskInputOutContextImpl.java:89）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.lib.map.WrappedMapper$Context.write（WrappedMapper.java:112）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.map（Mapper.java:125）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run（Mapper.java:146）
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper（MapTask.java:787）
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run（MapTask.java:341）
位于org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run（YarnChild.java:175）
位于java.security.AccessController.doPrivileged（本机方法）
位于javax.security.auth.Subject.doAs（Subject.java:422）
位于org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs（UserGroupInformation.java:1807）
位于org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main（YarnChild.java:169）

这是我的程序代码

制图员：

public static class RepaymentMapper extends Mapper<Text, Text, Text, Text> {
    public void map(Text key, Text values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {
        if(values.toString() != null) {
            try {
                String[] data = values.toString().split(DefaultValues.DATA_SEPARATOR);
                String repaymentDate = data[0];
                String accountNo = data[1];
                double repaymentAmount = Double.parseDouble(data[2]);
                double monthInstallment = Double.parseDouble(data[3]);
                double unCollectedAmount = 0;
                if(repaymentAmount == 0)
                    unCollectedAmount = monthInstallment;
                else if(repaymentAmount<monthInstallment)
                    unCollectedAmount = monthInstallment - repaymentAmount;
                output.collect(new Text(accountNo), new Text(repaymentDate + DefaultValues.DATA_SEPARATOR + String.valueOf(unCollectedAmount)));
            } catch(IOException io) {
                throw io;
            }
        }
    }
}

是否已检查Mappermap（可长写键、文本值、OutputCollector输出、Reporter报告器）

public static class RepaymentReducer extends Reducer<Text, Text, Text, DoubleWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, OutputCollector<Text, DoubleWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {
            try {
                for(Text v : values) {
                    String[] data = v.toString().split(DefaultValues.DATA_SEPARATOR);
                    output.collect(key,new DoubleWritable(Double.parseDouble(data[1])));
                }
            } catch(IOException io) {
                throw io;
            }
    }
}

public static void main(String[] args) {
    Configuration conf = new Configuration();
    try {
        Job job = Job.getInstance(conf, "Loan Repayment Job");
        job.setJarByClass(RepaymentAnalyticJob.class);
        job.setMapperClass(RepaymentMapper.class);
        job.setCombinerClass(RepaymentReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    } catch(Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}