`
dajuezhao
  • 浏览: 61312 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

Hadoop的MultipleOutputFormat使用

阅读更多

一、背景

Hadoop的MapReduce中多文件输出默认是TextOutFormat,输出为part-r- 00000和part-r-00001依次递增的文件名。hadoop提供了

MultipleOutputFormat类,重写该类可实现定制自定义的文件名。

二、技术细节

1.环境:hadoop 0.19(目前hadoop 0.20.2对MultipleOutputFormat支持不好),linux。

2.实现MultipleOutputFormat代码例子如下:
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends MapReduceBase implements
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable count = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();

public void map(LongWritable key, Text value,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
output.collect(word, count);
}
}
}

public static class IntSumReducer extends MapReduceBase implements
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();

public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values,
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
}
result.set(sum);
output.collect(key, result);
}
}

public static class WordCountOutputFormat extends
MultipleOutputFormat<Text, IntWritable> {
private TextOutputFormat<Text, IntWritable> output = null;

@Override
protected RecordWriter<Text, IntWritable> getBaseRecordWriter(
FileSystem fs, JobConf job, String name, Progressable arg3)
throws IOException {
if (output == null) {
output = new TextOutputFormat<Text, IntWritable>();
}
return output.getRecordWriter(fs, job, name, arg3);
}

@Override
protected String generateFileNameForKeyValue(Text key,
IntWritable value, String name) {
char c = key.toString().toLowerCase().charAt(0);
if (c >= 'a' && c <= 'z') {
return c + ".txt";
}
return "result.txt";
}

}

public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf job = new JobConf(WordCount.class);
job.setJobName("wordcount");
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(job, args)
.getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
System.exit(2);
}
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputFormat(WordCountOutputFormat.class);// 设置输出格式
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
JobClient.runJob(job);
}
}

3.在main函数中设置输出格式,job.setOutputFormat(WordCountOutputFormat.class);实现WordCountOutputFormat类继承MultipleOutputFormat类,重写getBaseRecordWriter和generateFileNameForKeyValue函数,在generateFileNameForKeyValue函数中参数String name为默认的输出part-00000:
public static class WordCountOutputFormat extends
MultipleOutputFormat<Text, IntWritable> {
private TextOutputFormat<Text, IntWritable> output = null;
@Override
protected RecordWriter<Text, IntWritable> getBaseRecordWriter(
FileSystem fs, JobConf job, String name, Progressable arg3)
throws IOException {
if (output == null) {
output = new TextOutputFormat<Text, IntWritable>();
}
return output.getRecordWriter(fs, job, name, arg3);
}
@Override
protected String generateFileNameForKeyValue(Text key,
IntWritable value, String name) {
char c = key.toString().toLowerCase().charAt(0);
if (c >= 'a' && c <= 'z') {
return c + ".txt";
}
return "result.txt";
}
}

4.程序结果为:
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7 2010-08-07 17:44 /hua/multipleoutput1/c.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2010-08-07 17:44 /hua/multipleoutput1/h.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7 2010-08-07 17:44 /hua/multipleoutput1/k.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2010-08-07 17:44 /hua/multipleoutput1/m.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 28 2010-08-07 17:44 /hua/multipleoutput1/result.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2010-08-07 17:44 /hua/multipleoutput1/t.txt

如果generateFileNameForKeyValue返回return c + "_" + name + ".txt";结果为:
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7 2010-08-07 17:23 /hua/multipleoutput/c_part-00000.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2010-08-07 17:23 /hua/multipleoutput/h_part-00000.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 7 2010-08-07 17:23 /hua/multipleoutput/k_part-00000.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2010-08-07 17:23 /hua/multipleoutput/m_part-00000.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 28 2010-08-07 17:23 /hua/multipleoutput/result.txt
-rw-r--r-- 2 root supergroup 6 2010-08-07 17:23 /hua/multipleoutput/t_part-00000.txt
三、总结
虽然API用的是0.19的,但是使用0.20的API一样可用,只是会提示方法已过时而已。

分享到:
评论

相关推荐

    Hadoop安装使用教程0基础!!!易懂!!!

    Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程Hadoop安装使用教程...

    win10下hadoop的使用

    在Windows 10环境下使用Hadoop,特别是Hadoop 2.7.2版本,需要解决一系列与操作系统兼容性相关的问题。Hadoop最初是为Linux设计的,但在Windows上运行需要额外的配置和组件。本教程将详细介绍如何在Windows 10上安装...

    利用ansible 自动 安装Hadoop 集群

    它使用YAML格式的Playbook来定义任务,易于阅读和编写。 Hadoop作为大数据处理的核心组件,包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce等模块,构建一个Hadoop集群通常涉及多台服务器的配置、软件安装...

    HadoopAPI使用

    Hadoop API 使用指南 Hadoop API 是 Hadoop 项目的核心组件之一,它提供了一组丰富的 API,用于开发基于 Hadoop 的应用程序。Hadoop API 主要由多个包组成,每个包都提供了特定的功能。 org.apache.hadoop.conf 包...

    Hadoop命令使用手册中文版

    ### Hadoop命令使用手册中文版知识点详解 #### 一、Hadoop概述 Hadoop是一款开源软件框架,主要用于处理大规模数据集(通常在集群环境中)。它能够高效地存储和处理非常大的数据集,使得用户能够在相对较低成本的...

    Hadoop教学使用java_jdk

    在这个主题中,我们将深入探讨如何结合Java JDK来使用Hadoop进行教学。首先,我们要理解这两个组件的基本概念。 **Java JDK(Java Development Kit)** Java JDK是开发Java应用程序的基础,包含了Java编译器、调试...

    hadoop使用手册

    【Hadoop使用手册】是针对在Linux环境下操作Hadoop集群的详细指南,旨在帮助用户理解和掌握如何启动、关闭Hadoop服务以及进行基本的文件管理和MapReduce任务操作。 ### Hadoop启动与关闭 启动Hadoop集群主要包括...

    hadoop插件 使用

    hadoop插件 使用 直接放在eclipse 工具的目录下

    java下hadoop开发使用jar包

    在Java环境下进行Hadoop开发,理解并正确使用相关的jar包是至关重要的。Hadoop是一个开源框架,主要用于处理和存储大规模数据,它利用分布式计算模型,实现了数据的高效处理。在这个过程中,开发者通常需要引入一...

    hadoop winutils hadoop.dll

    在Windows环境下,Hadoop的使用与Linux有所不同,因为它的设计最初是针对Linux操作系统的。"winutils"和"hadoop.dll"是Hadoop在Windows上运行的关键组件。 **winutils.exe** 是一个用于Windows环境的实用工具,它...

    【推荐】大数据时代,你不得不知的Hadoop使用技巧

    Hadoop允许用户轻松地在分布式环境中开发和运行应用程序,但要想掌握其使用技巧,对于初学者而言并不是一件容易的事情。以下知识点将帮助你更快地了解Hadoop,以及如何在不同的操作系统上安装和配置Hadoop集群。 ...

    hadoop2.7.3 Winutils.exe hadoop.dll

    在IT行业中,Hadoop是一个广泛使用的开源框架,主要用于大数据处理和分布式存储。Hadoop 2.7.3是这个框架的一个稳定版本,它包含了多个改进和优化,以提高性能和稳定性。在这个版本中,Winutils.exe和hadoop.dll是两...

    Hadoop2.7.7配合使用的winutil

    标题 "Hadoop2.7.7配合使用的winutil" 指的是在Windows环境下与Hadoop 2.7.7版本协同工作的特定工具集。Hadoop最初设计时主要考虑的是Linux环境,但在Windows上运行Hadoop需要一些额外的适配工作,其中就包括winutil...

    hadoop的dll文件 hadoop.zip

    在提供的信息中,我们关注的是"Hadoop的dll文件",这是一个动态链接库(DLL)文件,通常在Windows操作系统中使用,用于存储可由多个程序共享的功能和资源。Hadoop本身是基于Java的,因此在Windows环境下运行Hadoop...

    安装hadoop使用Eclipse的插件

    在IT行业中,Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架,它允许高效地处理和存储大量数据。Eclipse是一款流行的开源集成开发环境(IDE),适用于多种编程语言,包括Java,而Hadoop的开发通常涉及到Java编程。为了在...

    win环境 hadoop 3.1.0安装包

    在Windows环境下安装Hadoop 3.1.0是学习和使用大数据处理技术的重要步骤。Hadoop是一个开源框架,主要用于分布式存储和处理大规模数据集。在这个过程中,我们将详细讲解Hadoop 3.1.0在Windows上的安装过程以及相关...

    使用hadoop实现WordCount实验报告.docx

    **使用Hadoop实现WordCount实验报告** 实验报告的目的是详细记录使用Hadoop在Windows环境下实现WordCount应用的过程,包括环境配置、WordCount程序的实现以及实验结果分析。本实验旨在理解Hadoop分布式计算的基本...

    hadoop.dll & winutils.exe For hadoop-2.7.1

    在Linux上,我们通常使用hadoop命令来执行各种操作,如启动、停止Hadoop服务、管理HDFS等。而在Windows上,由于命令行工具不兼容,winutils.exe就扮演了这个角色,提供类似的管理功能。例如,你可以通过winutils.exe...

    hadoop2.7.3的hadoop.dll和winutils.exe

    在IT行业中,Hadoop是一个广泛使用的开源框架,主要用于大数据处理和分布式存储。Hadoop 2.7.3是Hadoop发展中的一个重要版本,它包含了众多的优化和改进,旨在提高性能、稳定性和易用性。在这个版本中,`hadoop.dll`...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics