Mapreduce JSONObject

### MapReduce 中使用 `JSONObject` 的示例 在 Hadoop 生态系统中的 MapReduce 编程模型里，处理结构化或半结构化的数据时常常会遇到 JSON 数据。为了有效地解析这些 JSON 数据并执行相应的计算逻辑，可以借助于像 fastjson 这样的库来简化操作。 #### 导入依赖项 首先，在项目中引入 FastJSON 库以便能够轻松地创建和解析 JSON 对象： ```xml <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.76</version> </dependency> ``` 此部分描述了如何向 Maven 项目的 pom.xml 文件添加必要的依赖关系以支持 JSON 解析功能[^2]。 #### Mapper 类实现 下面是一个简单的例子展示怎样在一个自定义的 Mapper 类里面读取输入键值对形式的数据流，并将其转换成易于访问的对象属性集合： ```java import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; public class JsonMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); try { // 将每一行文本转化为 JSONObject 实例 JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(line); // 假设我们关心的是名为 "age" 和 "city" 的字段 int age = jsonObject.getIntValue("age"); String city = jsonObject.getString("city"); // 输出 (城市名称, 年龄) context.write(new Text(city), new IntWritable(age)); } catch (Exception e) { System.err.println("Error parsing JSON object: " + e.getMessage()); } } } ``` 这段代码展示了如何利用 `JSONObject` 来提取每条记录里的特定信息，并作为中间结果传递给 Reducer 阶段进一步聚合分析[^1]。 #### 设置 JVM 参数优化性能 对于大规模作业来说，合理调整 Java 虚拟机（JVM）堆内存大小有助于提高程序运行效率。可以通过设置如下所示的参数来进行调优： ```properties mapreduce.map.java.opts=-Xmx1024m ``` 上述配置指定了每个映射任务的最大可用内存量为 1GB；实际应用过程中可根据集群资源状况和个人需求灵活设定该数值[^3]。