编写下面的mapreduce代码是为了得到以下输出：
"普林斯顿航空公司"
"优先包机"
"优先航空运输"优先航空公司"
"私人飞机探险" "私人飞机管理"
法典：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class UScountry {
public static class mymapper extends Mapper<Object,Text,Text,Text>{
protected void map(Object key,Text value,Context context) throws IOException, InterruptedException{
String data[]=value.toString().split(",");
CharSequence c="united states";
if(data[6].toLowerCase().contains(c)){
context.write(new Text(data[1]),new Text("") );
}
}
}
public static void main(String args[]) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException
{
Configuration conf=new Configuration();
Job job=Job.getInstance(conf,"US");
job.setJarByClass(UScountry.class);
job.setMapperClass(mymapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
}
但是代码给出的输出是：
"普林斯顿航空公司" 0
"优先包机" 0
"优先空运" 0
"优先航空公司" 0
"私人飞机探险" 0
"私人飞机管理" 0
请帮我找出我哪里出错了！
输入文件为：
1，"特权样式 L"，\N，"，"PVG"，"PRIVILEGE"，"西班牙"，"N"
2，"普林斯顿航空公司"，\N，"，"PCN"，"普林斯顿"，"美联航 状态"，"N"
3，"优先包机"，\N，"，"撬"，"优先航空"，"美联航 状态"，"N"
4，"优先空运"，\N，"，"PAT"，"PAT"，"美国"，"N"
5，"优先航空公司"，\N，"，"BCK"，"银行支票"，"美联航 状态"，"N"
6，"Privatair"，\N，"，"PTI"，"PRIVATAIR"，"Switzerland"，"Y"
7，"私人飞机探险"，\N，"，"PJE"，"皮杰"，"美国"，"N"
8，"私人飞机管理"，\N，"，"PJA"，"私人航班"，"美联航 状态"，"N"
9，"私人之翼"，\N，"8W"，"PWF"，"私人 翅膀"，"德国"，"N"
您可以为输出值类设置NullWritable.class。
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
这将抑制减速器输出的值部分，即输出中的 0。
尝试更改：
context.write(new Text(data[1]),new Text("") );
对此：
context.write(new Text(data[1]));