Java 映射中的键类型不匹配：预期为org.apache.hadoop.io.Text，Received org.apache.hadoop.io.LongWritable

我正在尝试用java运行map/reducer。下面是我的档案

WordCount.java

包装计数器；
公共类WordCount扩展配置的实现工具{
公共int运行（字符串[]arg0）引发异常{
Configuration conf=新配置（）；
Job Job=新作业（conf，“wordcount”）；
job.setOutputKeyClass（Text.class）；
job.setOutputValueClass（IntWritable.class）；
setMapperClass（WordCountMapper.class）；
job.setReducerClass（WordCountReducer.class）；
setInputFormatClass（TextInputFormat.class）；
setOutputFormatClass（TextOutputFormat.class）；
addInputPath（作业，新路径（“计数器输入”））；
//清除以前的运行输出（如果有）
get（conf）.delete（新路径（“计数器输出”），true）；
setOutputPath（作业，新路径（“计数器输出”））；
job.waitForCompletion（true）；
返回0；
}   
公共静态void main（字符串[]args）引发异常{
int res=ToolRunner.run（新配置（），新字数（），args）；
系统退出（res）；
}
}

WordCountMapper.java

公共类WordCountMapper扩展
制图员{
私有最终静态IntWritable one=新的IntWritable（1）；
私有文本字=新文本（）；
公共void映射（可长写键、文本值、OutputCollector输出、Reporter）
抛出IOException、InterruptedException{
System.out.println（“hi”）；
字符串行=value.toString（）；
StringTokenizer标记器=新的StringTokenizer（行）；
while（tokenizer.hasMoreTokens（））{
set（tokenizer.nextToken（））；
输出。收集（字，一）；
}
}
}

WordCountReducer.java

公共类WordCountReducer扩展了Reducer{
public void reduce（文本键、迭代器值、，
OutputCollector输出，Reporter报告器）引发IOException，InterruptedException{
System.out.println（“你好”）；
整数和=0；
while（values.hasNext（））{
sum+=values.next（）.get（）；
}
collect（key，newintwriteable（sum））；
}
}

我得到以下错误

13/06/23 23:13:25 INFO jvm.JvmMetrics:使用初始化jvm度量
processName=JobTracker，sessionId=
13/06/23 23:13:25 WARN mapred.JobClient:使用GenericOptionsParser解析
论据。应用程序应该为相同的应用程序实现工具。
13/06/23 23:13:26信息输入。文件输入格式：要处理的总输入路径：1
13/06/23 23:13:26信息映射。作业客户端：正在运行作业：作业\u本地\u 0001
13/06/23 23:13:26信息输入。文件输入格式：要处理的总输入路径：1
13/06/23 23:13:26 INFO mapred.MapTask:io.sort.mb=100
13/06/23 23:13:26 INFO mapred.MapTask:data buffer=79691776/99614720
13/06/23 23:13:26信息映射。映射任务：记录缓冲区=262144/327680
13/06/23 23:13:26警告映射。本地JobRunner:job\u local\u 0001
java.io.IOException:map中的键类型不匹配：应为org.apache.hadoop.io.Text，
已接收org.apache.hadoop.io.LongWritable
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.collect（MapTask.java:845）
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.write（MapTask.java:541）
在org。
apache.hadoop.mapreduce.taskInputOutContext.write（taskInputOutContext.java:80）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.map（Mapper.java:124）
位于org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run（Mapper.java:144）
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper（MapTask.java:621）
位于org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run（MapTask.java:305）
在org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run（LocalJobRunner.java:177）上
13/06/23 23:13:27信息映射。作业客户端：映射0%减少0%
13/06/23 23:13:27信息映射。作业客户端：作业完成：作业\u本地\u 0001
13/06/23 23:13:27信息映射。作业客户端：计数器：0

我认为它无法找到Mapper和reducer类。我已经在main类中编写了代码，

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它将获得默认的映射器和还原器类。

在代码中添加以下两行：

job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

您使用的是

TextOutputFormat

，默认情况下，它会发出LongWritable键和文本值，但您将文本作为键和IntWritable作为值发出。你需要把这件事告诉工作人员

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HTH

这可能不是你的问题，但我曾经遇到过这个愚蠢的问题。确保您没有混合新旧库，即MapRedvs mapreduce。在地图上注释@Overide和reduce方法。如果您看到错误，您没有正确地覆盖这些方法。

由于代码中设置了不正确的映射器类（输入错误：），我得到了类似的异常堆栈跟踪

job.setMapperClass（Mapper.class）//由于类型的原因，设置为org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper

请注意，我错误地使用了mapreduce包中的Mapper类，我将其更改为自定义Mapper类：

job.setMapperClass（LogProcMapperClass.class）//LogProcMapperClass是我的自定义映射器。

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在我更正映射器类后，异常得到解决。

从代码中删除此项解决了问题

super.map(key, value, context);

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我的主文件中有这两行我看不到它们..设置为“Map”outputKeyClass抱歉。我的错。我试过了。但它仍然给出了同样的错误。你是如何运行你的工作的？我在ubuntu操作系统上使用EclipseIDE。我有上面列出的3个文件。我右键点击WordCount.java并运行为->在Hadoop上运行谢谢你的评论-在我的例子中，map（）方法签名被错误地命名为大写字母：public void map（…）而不是public void map（…）-我能够使用@Override发现它-再次，Tnx！