InputFormat常用列表：
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileAsBinaryInputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileAsTextInputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.DelegatingInputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.NLineInputFormat;
OutputFormat常用列表：
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FilterOutputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileAsBinaryOutputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.LazyOutputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.NullOutputFormat; org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.MapFileOutputFormat;
相关推荐
例如，使用Hadoop的InputFormat和OutputFormat接口，开发者可以定义自定义的数据输入和输出格式。同时，Hadoop的Configuration类使得配置参数变得简单，而FileSystem API则允许开发者操作HDFS上的文件。 在实际开发...
5. **数据输入与输出**：学习如何使用Hadoop的InputFormat和OutputFormat接口自定义数据格式，以及如何使用`hadoop fs`命令操作HDFS。 6. **应用程序开发**：掌握如何编写MapReduce程序，理解Mapper和Reducer的工作...
7. **扩展性与插件开发**：学习如何为Hadoop开发自定义InputFormat、OutputFormat、Partitioner、Combiner等组件。 8. **实战项目**：结合实际案例，运用所学知识解决大数据处理问题，如日志分析、推荐系统等。 ...
7. **扩展性与插件机制**：Hadoop允许用户自定义InputFormat、OutputFormat、Partitioner和Reducer等，源码分析可以帮助我们理解这些接口的实现，以及如何为特定需求定制Hadoop组件。 8. **Hadoop与其他组件的集成*...
4. **I/O库和接口**：Hadoop Common还提供了各种I/O接口和类，如InputFormat和OutputFormat接口，用于定义数据读取和写入的方式；RecordReader和RecordWriter，处理输入和输出记录的类；以及各种压缩和编码算法，如...
Hadoop-LZO不仅提供了对LZO压缩格式的支持，还包含了用于Hadoop的InputFormat和OutputFormat，使得Hadoop可以直接处理LZO压缩的数据。 二、LZO压缩算法 LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）是一种实时数据压缩算法，它...
4. **Hadoop API**：学习使用Hadoop API进行数据读写和处理，例如FileSystem API用于文件操作，InputFormat和OutputFormat定义输入输出格式，Mapper和Reducer实现数据处理逻辑。 5. **MapReduce编程**：理解...
3. **MapReduce API**：掌握如何编写Mapper和Reducer类，理解InputFormat、OutputFormat以及Partitioner的工作原理，以及JobConf配置的使用。 4. **Hadoop配置**：了解如何通过XML配置文件设置Hadoop集群参数，例如...
- **Hadoop API**：学习如何使用Hadoop API开发MapReduce程序，理解和使用InputFormat、OutputFormat、Mapper、Reducer等关键类。 - **本地模式**：开发者可以在单机上运行Hadoop，进行快速测试和调试，无需真实...
2. **Chap 2 - 数据输入与输出**：这章可能包含如何使用Hadoop的InputFormat和OutputFormat类来定义数据的读取和写入方式。读者可以学习如何自定义输入分片（Splits）和Mapper/Reducer任务。 3. **Chap 3 - ...
6. **数据输入和输出格式**：学习自定义InputFormat和OutputFormat，以处理非标准格式的数据，如CSV、JSON或其他定制格式。 7. **错误处理和容错机制**：理解Hadoop的检查点、故障检测和恢复策略，以及如何在代码中...
6. **数据输入与输出**：学习如何使用Hadoop的InputFormat和OutputFormat，以及RecordReader和RecordWriter，实现对不同格式数据的读写。 7. **Hadoop安全**：理解Hadoop的安全特性，如Kerberos认证、访问控制列表...
用户可以通过自定义InputFormat和OutputFormat来处理特定格式的数据。 4. **Mapper与Reducer**：Mapper是用户编写的数据处理逻辑，通常用于过滤、转换数据。Reducer则负责聚合Mapper的输出，进行汇总或计算。在某些...
对于MapReduce，API文档详细描述了JobTracker和TaskTracker的交互，以及Job、InputFormat、OutputFormat、Mapper和Reducer等关键类的使用。`Job`类是整个MapReduce作业的管理对象，可以设置作业配置、提交作业并监控...
自定义inputFormat&&outputFormat1
然后逐步深入源码，结合实际案例分析，例如研究如何自定义InputFormat、OutputFormat、Mapper和Reducer等组件。此外，熟悉Java编程语言和面向对象设计是必不可少的，因为Hadoop主要用Java实现。 总之，Hadoop脚本的...
此外，还需要理解InputFormat和OutputFormat，它们定义了数据的读取和写入格式。 Hadoop还提供了Pig和Hive等高级数据处理语言，使得非Java背景的开发者也能便捷地使用Hadoop。Pig提供了一种脚本语言（Pig Latin），...
1. Hadoop的MapReduce编程模型，包括InputFormat、Mapper、Partitioner、Reducer和OutputFormat等组件的作用。 2. Java的IO流和序列化，因为数据需要在网络间传输和持久化。 3. 分布式计算中的数据分区和排序，这...
同时，源码包也方便了开发者进行扩展和优化，例如自定义InputFormat、OutputFormat、Partitioner、Reducer等，以适应特定的业务需求。 此外，由于这个源码包是基于Maven结构生成的，所以它应该包含了所有依赖项的...
这个库提供了Hadoop InputFormat、OutputFormat、RecordReader和RecordWriter，使得Elasticsearch可以作为Hadoop作业的数据源和目标。 在Hadoop 2.4.0版本中，引入了一些关键改进，如YARN（Yet Another Resource ...