`

浅谈MapReduce编程二

阅读更多

 

五、输入格式InputFormat

  1、 实现了InputFormat接口的类负责输入文件的分片方式和读取。

   2、常用的InputFormat子类

TextInputFormat  :文件的每一行被记录,行的字节偏移量作为key,行的内容作为值

                  Key:LongWritable,value:Text

KeyValueTextInputFormat:文件中的每一行被记录,每行中用一个分离器进行分离,分离 器前面的为Key,分离器后面的为value,分离器可以由key.value.separator.in.input指定。默认的分离器为(\tKey:Text   Value:Text

SequenceFileInputFormat<K,V> :可以作为Mapreduce任务中间传递。Key:用户自定义

                             Value:用户自定义

3、InputFormat接口原型

      

 public interface InputFormat<K,V>{

        InputSplit[] getSplits(JobConf job,int numSplits) throws IOException;

        RecordReader<K,V> getRecordReader(InputSplit split,

                      JobConf job,Reporter reporter)throws IOException;

        }

 

 

       InputFormat的实现类负责如下任务

           (1)确定作为输入数据的所有的输入文件,并把这些文件进行split操作。每个map任务处理一个split

           (2)提供一个对象,对给定split中的records进行迭代操作,将每个record解析成预定义的<key,value>类型。

FileInputFormat实现了InputFormat接口,在这个类中已经实现了getSplits方法,getRecordReader方法并没有实现。将该方法的实现延迟到FileInputFormat子类去完成。

RecordReader的接口原型

       

public interface  RecordReader<K,V>{
       Boolean next(K key,V value)throws IOException;
       K createKey();
       V createValue();
       Long getPos()throws IOException;
      public void close() throws IOException;
      Float getProgress()  throws IOException;
      }

 

 

 

  Hadoop中实现的RecordReader接口的子类有:LineRecordReaderKeyValueLineRecordReader

<!--EndFragment-->
分享到:
评论

相关推荐

    2019740211温莹莹 浅谈mapreduce.doc

    MapReduce是一种分布式并行编程模型,最初由Google提出,主要用于处理和生成大规模数据集。Hadoop MapReduce是其开源实现,使得开发者无需深入理解分布式系统细节就能开发分布式应用程序。MapReduce的核心理念是...

    浅谈计算机软件开发中JAVA编程语言的应用.zip

    MapReduce编程模型就是基于Java实现的,它为大数据处理提供了简洁的编程接口。 六、云计算 Java在云计算领域也有广泛应用,如在Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud Platform(GCP)等云平台上,开发者可以...

    浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一

    2. **应用场景拓展**:AI技术在医疗健康、金融服务、智能制造等多个领域得到广泛应用。 3. **政策支持与投资热潮**:政府及投资界高度重视AI技术的研发与应用,推出了一系列支持政策和资金投入。 ### 机器学习入门...

    大数据浅谈.pdf

    MapReduce已经成为Hadoop框架中用于大数据处理的标准编程模型。 大数据的应用场景非常广泛,包括但不限于互联网企业、金融服务、物流、医疗保健、政府公共管理、智慧城市建设等。阿里集团就是一个典型例子,其业务...

    浅谈大数据时代的软件工程技术应用.zip

    这篇论文《浅谈大数据时代的软件工程技术应用》将深入探讨这个主题。 首先,大数据时代的软件开发强调数据的实时性和准确性。传统的批处理方式已无法应对实时流数据的处理,因此,如Apache Flink、Spark等实时计算...

    浅谈分布式存储与计算.pdf

    MapReduce是Google提出的一种用于大规模数据处理的编程模型,最初应用于搜索引擎的网页索引。MapReduce的核心思想是将大数据集拆分为小数据块,通过Map阶段进行数据预处理,然后在Reduce阶段进行聚合和总结,以完成...

    浅谈大数据处理技术架构的演进.pdf

    浅谈大数据处理技术架构的演进 大数据处理技术架构的演进是现代IT行业中最重要的研究方向之一。本文将从Hadoop架构的瓶颈到Storm架构的优点,详细讨论大数据处理技术架构的演进过程。 大数据处理技术架构的演进...

    浅谈.NET下的多线程和并行计算.pdf

    #### 二、多线程与并行计算概述 **1. 进程与线程** - **进程**:操作系统中可并发执行的基本单位,拥有独立的地址空间和系统资源。 - **线程**:进程内的执行单元,共享进程资源,是调度和分派的基本单位。 **2. ...

    浅谈分布式存储与计算.docx

    【分布式存储与计算】\n\n在当今信息化社会,大数据...MapReduce作为其中的代表性模型,为大规模数据处理提供了实用的编程框架。随着技术的发展,分布式计算的应用将更加广泛,对大数据时代的科技创新起到推动作用。

    浅谈R语言在大数据处理中的运用.docx

    1. ** RHadoop**:RHadoop是一组R语言与Hadoop集成的包,如`rmr2`和`rhdfs`,它们允许R语言直接访问HDFS并运行MapReduce任务,实现R语言在Hadoop集群上的大数据分析。 2. **SparkR**:随着Apache Spark的流行,R...

    浅谈大数据技术在招聘岗位分析中的应用.pdf

    MapReduce是一种编程模型,用于进行大规模数据集的并行运算。 二、大数据技术在招聘岗位分析中的具体应用 1. 构建大数据平台 招聘岗位信息的采集和存储是大数据应用的第一步。文中提到,通过使用Ambari工具,可以...

    浅谈大数据处理对电子商务的影响.pdf

    MapReduce通过并行编程模型,能够在分布式环境中高效处理大规模数据。它将数据处理任务划分为映射(Map)和化简(Reduce)两个阶段,映射负责数据的过滤和拆分,化简则用于聚合和整合结果。这种设计使得大数据处理...

    浅谈云计算背景下的大数据处理技术.pdf

    对于大数据的并行计算、存储和管理等难题,Hadoop通过其分布式文件系统(HDFS)、MapReduce编程模型等组件提供了解决方案。而OpenStack则是一个开源的云计算平台,提供了包括Nova计算服务、Swift对象存储服务在内的...

    浅谈大数据平台在智慧校园中的应用.pdf

    Hadoop是一个开源的大数据处理框架,它的核心包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce编程模型。HDFS负责高效地存储大量数据,而MapReduce则用于处理和生成大规模数据集的计算模型。Hadoop生态体系还...

    浅谈大数据

    Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce编程模型。HDFS能高效地存储大规模数据集,而MapReduce则可以在这些数据上运行处理程序。 除了HDFS和MapReduce,Hadoop生态系统还包括了...

    浅谈云计算带给高校计算机专业教学带来的思考.pdf

    该课程的教学目标是让学生熟悉云计算技术,利用海量数据进行开发,并能够在数百万服务器上运行程序,形成新的操作和编程系统。课程内容应涵盖MapReduce环境、原理、Inverted Index问题、并行与分布式系统基础、...

    浅谈云计算

    1. **编程模型**:例如Google的MapReduce,这是一种处理大规模数据集的编程模型。Map阶段将任务分解,Reduce阶段进行数据整合,简化了分布式计算,使得开发者可以专注于业务逻辑,而非底层的并行计算细节。 2. **...

    浅谈开源大数据分析应用软件.docx

    2. **Spark**:Apache Spark是另一种高效的大数据处理框架,它在内存中处理数据的速度远超Hadoop MapReduce,因此特别适合实时分析和交互式查询。Spark的普及率迅速上升,很多企业选择将其与Hadoop或Mesos结合使用。...

    浅谈大数据处理技术在会计中的应用.pdf

    Mapreduce则是一种编程模型,用于处理大量数据。除此之外,还有数据存储技术、大数据分析查询技术以及大数据安全技术等。 大数据存储技术的关键在于分布式文件存储系统,如HDFS(Hadoop Distributed File System)...

    浅谈交通管理大数据分布式管理应用平台的架构设计方案.pdf

    编程模型MapReduce面向大规模数据处理的并行计算模型和方法,能够有效地处理大量数据。分布式协作服务ZooKeeper提供了一种可靠的数据管理服务,包括统一命名服务、状态同步服务、集群管理等。 在数据管理和服务方面...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics