Linux 上运行 mapreduce 类型错误

1.ClassCastException

错误代码

/**
 * 
 */
/**
 * @author hadoop
 *
 */
package WordCount;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;


/**
 * KEYIN ：是map task读取到的数据的key的类型，是一行的起始偏移量Long
 * VALUEIN:是map task读取到的数据的value的类型，是一行的内容String
 * 
 * KEYOUT：是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的key的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是单词String
 * VALUEOUT:是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的value的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是整数Integer
 * 
 * 
 * 但是，在mapreduce中，map产生的数据需要传输给reduce，需要进行序列化和反序列化，而jdk中的原生序列化机制产生的数据量比较冗余，就会导致数据在mapreduce运行过程中传输效率低下
 * 所以，hadoop专门设计了自己的序列化机制，那么，mapreduce中传输的数据类型就必须实现hadoop自己的序列化接口
 * 
 * hadoop为jdk中的常用基本类型Long String Integer Float等数据类型封住了自己的实现了hadoop序列化接口的类型：LongWritable,Text,IntWritable,FloatWritable
 * 
 * 
 * 
 *  
 *
 */
public class WordCountMapper extends
        Mapper<IntWritable, Text, Text, IntWritable> { 
    @Override
    protected void map(IntWritable index, Text line,
            org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String str = line.toString();
        String[] strList = str.split(" ");
        for (String word : strList) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        } 
    }

}

正确代码

将第一个泛型修改成LongWritable

/**
 * 
 */
/**
 * @author hadoop
 *
 */
package WordCount;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;


/**
 * KEYIN ：是map task读取到的数据的key的类型，是一行的起始偏移量Long
 * VALUEIN:是map task读取到的数据的value的类型，是一行的内容String
 * 
 * KEYOUT：是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的key的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是单词String
 * VALUEOUT:是用户的自定义map方法要返回的结果kv数据的value的类型，在wordcount逻辑中，我们需要返回的是整数Integer
 * 
 * 
 * 但是，在mapreduce中，map产生的数据需要传输给reduce，需要进行序列化和反序列化，而jdk中的原生序列化机制产生的数据量比较冗余，就会导致数据在mapreduce运行过程中传输效率低下
 * 所以，hadoop专门设计了自己的序列化机制，那么，mapreduce中传输的数据类型就必须实现hadoop自己的序列化接口
 * 
 * hadoop为jdk中的常用基本类型Long String Integer Float等数据类型封住了自己的实现了hadoop序列化接口的类型：LongWritable,Text,IntWritable,FloatWritable
 * 
 * 
 * 
 *  
 *
 */
public class WordCountMapper extends
        Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 
    @Override
    protected void map(LongWritable index, Text line,
            org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String str = line.toString();
        String[] strList = str.split(" ");
        for (String word : strList) {
            context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
        } 
    }

}