`
zhouchaofei2010
  • 浏览: 1104145 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

(转)hadoop多文件格式输入

 
阅读更多

hadoop多文件格式输入，一般可以使用MultipleInputs类指定不同的输入文件路径以及输入文件格式

 

原文:http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/26267637

 

版本：

CDH5.0.0 （hdfs:2.3，mapreduce：2.3，yarn：2.3）

hadoop多文件格式输入，一般可以使用MultipleInputs类指定不同的输入文件路径以及输入文件格式。

比如现在有如下的需求：

现有两份数据：

phone：

 

[plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. 123,good number  
  2. 124,common number  
  3. 125,bad number  

user：

 

 

[plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. zhangsan,123  
  2. lisi,124  
  3. wangwu,125  


现在需要把user和phone按照phone number连接起来，得到下面的结果：

 

 

[plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. zhangsan,123,good number  
  2. lisi,123,common number  
  3. wangwu,125,bad number  

那么就可以使用MultipleInputs来操作，这里把user和phone上传到hdfs目录中，分别是/multiple/user/user , /multiple/phone/phone。

 

设计的MultipleDriver如下：

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  4. import org.apache.hadoop.conf.Configured;  
  5. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  6. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;  
  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  12. import org.apache.hadoop.util.Tool;  
  13. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;  
  14. //import org.slf4j.Logger;  
  15. //import org.slf4j.LoggerFactory;  
  16. /** 
  17.  * input1(/multiple/user/user): 
  18.  * username,user_phone 
  19.  *   
  20.  * input2(/multiple/phone/phone): 
  21.  *  user_phone,description  
  22.  *   
  23.  * output: username,user_phone,description 
  24.  *  
  25.  * @author fansy 
  26.  * 
  27.  */  
  28. public class MultipleDriver extends Configured implements Tool{  
  29. //  private  Logger log = LoggerFactory.getLogger(MultipleDriver.class);  
  30.       
  31.     private String input1=null;  
  32.     private String input2=null;  
  33.     private String output=null;  
  34.     private String delimiter=null;  
  35.       
  36.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  37.         Configuration conf=new Configuration();  
  38. //      conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node33:8020");    
  39. //        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");    
  40. //        conf.set("yarn.resourcemanager.address", "node33:8032");   
  41.           
  42.         ToolRunner.run(conf, new MultipleDriver(), args);  
  43.     }  
  44.   
  45.     @Override  
  46.     public int run(String[] arg0) throws Exception {  
  47.         configureArgs(arg0);  
  48.         checkArgs();  
  49.           
  50.         Configuration conf= getConf();  
  51.         conf.set("delimiter", delimiter);  
  52.          @SuppressWarnings("deprecation")  
  53.         Job job = new Job(conf, "merge user and phone information ");  
  54.         job.setJarByClass(MultipleDriver.class);  
  55.   
  56.         job.setReducerClass(MultipleReducer.class);  
  57.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
  58.         job.setMapOutputValueClass(FlagStringDataType.class);  
  59.         job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  60.         job.setOutputValueClass(NullWritable.class);  
  61.           
  62.         job.setNumReduceTasks(1);  
  63.         MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(input1), TextInputFormat.class, Multiple1Mapper.class);  
  64.         MultipleInputs.addInputPath(job, new Path(input2), TextInputFormat.class, Multiple2Mapper.class);  
  65.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));  
  66.           
  67.         int res = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;  
  68.         return res;  
  69.     }  
  70.       
  71.   
  72.     /** 
  73.      * check the args  
  74.      */  
  75.     private void checkArgs() {  
  76.         if(input1==null||"".equals(input1)){  
  77.             System.out.println("no user input...");  
  78.             printUsage();  
  79.             System.exit(-1);  
  80.         }  
  81.         if(input2==null||"".equals(input2)){  
  82.             System.out.println("no phone input...");  
  83.             printUsage();  
  84.             System.exit(-1);  
  85.         }  
  86.         if(output==null||"".equals(output)){  
  87.             System.out.println("no output...");  
  88.             printUsage();  
  89.             System.exit(-1);  
  90.         }  
  91.         if(delimiter==null||"".equals(delimiter)){  
  92.             System.out.println("no delimiter...");  
  93.             printUsage();  
  94.             System.exit(-1);  
  95.         }  
  96.       
  97.     }  
  98.   
  99.     /** 
  100.      * configuration the args 
  101.      * @param args 
  102.      */  
  103.     private void configureArgs(String[] args) {  
  104.         for(int i=0;i<args.length;i++){  
  105.             if("-i1".equals(args[i])){  
  106.                 input1=args[++i];  
  107.             }  
  108.             if("-i2".equals(args[i])){  
  109.                 input2=args[++i];  
  110.             }  
  111.               
  112.             if("-o".equals(args[i])){  
  113.                 output=args[++i];  
  114.             }  
  115.               
  116.             if("-delimiter".equals(args[i])){  
  117.                 delimiter=args[++i];  
  118.             }  
  119.               
  120.         }  
  121.     }  
  122.     public static void printUsage(){  
  123.         System.err.println("Usage:");  
  124.         System.err.println("-i1 input \t user data path.");  
  125.         System.err.println("-i2 input \t phone data path.");  
  126.         System.err.println("-o output \t output data path.");  
  127.         System.err.println("-delimiter  data delimiter , default is comma  .");  
  128.     }  
  129. }  


这里指定两个mapper和一个reducer，两个mapper分别对应处理user和phone的数据，分别如下：

 

mapper1（处理user数据）：

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
  8. import org.slf4j.Logger;  
  9. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  10. /** 
  11.  * input : 
  12.  * username,phone 
  13.  *  
  14.  * output: 
  15.  * <key,value>  --> <[phone],[0,username]> 
  16.  * @author fansy 
  17.  * 
  18.  */  
  19. public class Multiple1Mapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlagStringDataType>{  
  20.     private  Logger log = LoggerFactory.getLogger(Multiple1Mapper.class);  
  21.     private String delimiter=null; // default is comma  
  22.     @Override  
  23.     public void setup(Context cxt){  
  24.         delimiter= cxt.getConfiguration().get("delimiter", ",");  
  25.         log.info("This is the begin of Multiple1Mapper");  
  26.     }   
  27.       
  28.     @Override  
  29.     public void map(LongWritable key,Text value,Context cxt) throws IOException,InterruptedException{  
  30.         String info= new String(value.getBytes(),"UTF-8");  
  31.         String[] values = info.split(delimiter);  
  32.         if(values.length!=2){  
  33.             return;  
  34.         }  
  35.         log.info("key-->"+values[1]+"=========value-->"+"[0,"+values[0]+"]");  
  36.         cxt.write(new Text(values[1]), new FlagStringDataType(0,values[0]));  
  37.     }  
  38. }  


mapper2（处理phone数据）：

 

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
  8. import org.slf4j.Logger;  
  9. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  10. /** 
  11.  * input : 
  12.  * phone,description 
  13.  *  
  14.  * output: 
  15.  * <key,value>  --> <[phone],[1,description]> 
  16.  * @author fansy 
  17.  * 
  18.  */  
  19. public class Multiple2Mapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlagStringDataType>{  
  20.     private  Logger log = LoggerFactory.getLogger(Multiple2Mapper.class);  
  21.     private String delimiter=null; // default is comma  
  22.     @Override  
  23.     public void setup(Context cxt){  
  24.         delimiter= cxt.getConfiguration().get("delimiter", ",");  
  25.         log.info("This is the begin of Multiple2Mapper");  
  26.     }   
  27.       
  28.     @Override  
  29.     public void map(LongWritable key,Text value,Context cxt) throws IOException,InterruptedException{  
  30.         String[] values= value.toString().split(delimiter);  
  31.         if(values.length!=2){  
  32.             return;  
  33.         }  
  34.         log.info("key-->"+values[0]+"=========value-->"+"[1,"+values[1]+"]");  
  35.         cxt.write(new Text(values[0]), new FlagStringDataType(1,values[1]));  
  36.     }  
  37. }  

这里的FlagStringDataType是自定义的：

 

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import java.io.DataInput;  
  4. import java.io.DataOutput;  
  5. import java.io.IOException;  
  6.   
  7. import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;  
  8. import org.slf4j.Logger;  
  9. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  10.   
  11. import com.google.common.primitives.Ints;  
  12.   
  13. public class FlagStringDataType implements WritableComparable<FlagStringDataType> {  
  14.     private  Logger log = LoggerFactory.getLogger(FlagStringDataType.class);  
  15.   private String value;  
  16.   private int flag;  
  17.   public FlagStringDataType() {  
  18.   }  
  19.   
  20.   public FlagStringDataType(int flag,String value) {  
  21.     this.value = value;  
  22.     this.flag=flag;  
  23.   }  
  24.   
  25.   public String get() {  
  26.     return value;  
  27.   }  
  28.   
  29.   public void set(String value) {  
  30.     this.value = value;  
  31.   }  
  32.   
  33.   @Override  
  34.   public boolean equals(Object other) {  
  35.     return other != null && getClass().equals(other.getClass())   
  36.             && ((FlagStringDataType) other).get() == value  
  37.             &&((FlagStringDataType) other).getFlag()==flag;  
  38.   }  
  39.   
  40.   @Override  
  41.   public int hashCode() {  
  42.     return Ints.hashCode(flag)+value.hashCode();  
  43.   }  
  44.   
  45.   @Override  
  46.   public int compareTo(FlagStringDataType other) {  
  47.        
  48.     if (flag >= other.flag) {  
  49.       if (flag > other.flag) {  
  50.         return 1;  
  51.       }  
  52.     } else {  
  53.       return -1;  
  54.     }  
  55.     return value.compareTo(other.value);  
  56.   }  
  57.   
  58.   @Override  
  59.   public void write(DataOutput out) throws IOException {  
  60.     log.info("in write()::"+"flag:"+flag+",vlaue:"+value);  
  61.     out.writeInt(flag);  
  62.     out.writeUTF(value);  
  63.   }  
  64.   
  65.   @Override  
  66.   public void readFields(DataInput in) throws IOException {  
  67.       log.info("in read()::"+"flag:"+flag+",vlaue:"+value);  
  68.       flag=in.readInt();  
  69.       value = in.readUTF();  
  70.       log.info("in read()::"+"flag:"+flag+",vlaue:"+value);  
  71.   }  
  72.   
  73. public int getFlag() {  
  74.     return flag;  
  75. }  
  76.   
  77. public void setFlag(int flag) {  
  78.     this.flag = flag;  
  79. }  
  80.   
  81. public String toString(){  
  82.     return flag+":"+value;  
  83. }  
  84.   
  85. }  


这个自定义类，使用一个flag来指定是哪个数据，而value则对应是其值。这样做的好处是在reduce端可以根据flag的值来判断其输出位置，这种设计方式可以对多种输入的整合有很大帮助，在mahout中也可以看到这样的设计。

 

reducer（汇总输出数据）：

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
  8. import org.slf4j.Logger;  
  9. import org.slf4j.LoggerFactory;  
  10.   
  11. public class MultipleReducer extends Reducer<Text,FlagStringDataType,Text,NullWritable>{  
  12.     private  Logger log = LoggerFactory.getLogger(MultipleReducer.class);  
  13.     private String delimiter=null; // default is comma  
  14.     @Override  
  15.     public void setup(Context cxt){  
  16.         delimiter= cxt.getConfiguration().get("delimiter", ",");  
  17.     }   
  18.     @Override  
  19.     public void reduce(Text key, Iterable<FlagStringDataType> values,Context cxt) throws IOException,InterruptedException{  
  20.         log.info("================");  
  21.         log.info("         =======");  
  22.         log.info("              ==");  
  23.         String[] value= new String[3];  
  24.         value[2]=key.toString();  
  25.         for(FlagStringDataType v:values){  
  26.             int index= v.getFlag();  
  27.             log.info("index:"+index+"-->value:"+v.get());  
  28.             value[index]= v.get();  
  29.         }  
  30.         log.info("              ==");  
  31.         log.info("         =======");  
  32.         log.info("================");  
  33.         cxt.write(new Text(value[2]+delimiter+value[0]+delimiter+value[1]),NullWritable.get());  
  34.     }  
  35. }  


这样设计的好处是，可以针对不同的输入数据采取不同的逻辑处理，而且不同的输入数据可以是序列文件的格式。

 

下面介绍一种方式和上面的比，略有不足，但是可以借鉴。

首先是Driver：

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  4. import org.apache.hadoop.conf.Configured;  
  5. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  6. import org.apache.hadoop.io.NullWritable;  
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  11. import org.apache.hadoop.util.Tool;  
  12. import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;  
  13. //import org.slf4j.Logger;  
  14. //import org.slf4j.LoggerFactory;  
  15. /** 
  16.  * input1(/multiple/user/user): 
  17.  * username,user_phone 
  18.  *   
  19.  * input2(/multiple/phone/phone): 
  20.  *  user_phone,description  
  21.  *   
  22.  * output: username,user_phone,description 
  23.  *  
  24.  * @author fansy 
  25.  * 
  26.  */  
  27. public class MultipleDriver2 extends Configured implements Tool{  
  28. //  private  Logger log = LoggerFactory.getLogger(MultipleDriver.class);  
  29.       
  30.     private String input1=null;  
  31.     private String input2=null;  
  32.     private String output=null;  
  33.     private String delimiter=null;  
  34.       
  35.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  36.         Configuration conf=new Configuration();  
  37. //      conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node33:8020");    
  38. //        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");    
  39. //        conf.set("yarn.resourcemanager.address", "node33:8032");   
  40.           
  41.         ToolRunner.run(conf, new MultipleDriver2(), args);  
  42.     }  
  43.   
  44.     @Override  
  45.     public int run(String[] arg0) throws Exception {  
  46.         configureArgs(arg0);  
  47.         checkArgs();  
  48.           
  49.         Configuration conf= getConf();  
  50.         conf.set("delimiter", delimiter);  
  51.          @SuppressWarnings("deprecation")  
  52.         Job job = new Job(conf, "merge user and phone information ");  
  53.         job.setJarByClass(MultipleDriver2.class);  
  54.         job.setMapperClass(MultipleMapper.class);  
  55.         job.setReducerClass(MultipleReducer.class);  
  56.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
  57.         job.setMapOutputValueClass(FlagStringDataType.class);  
  58.         job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  59.         job.setOutputValueClass(NullWritable.class);  
  60.           
  61.         job.setNumReduceTasks(1);  
  62.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input1));  
  63.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(input2));  
  64.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));  
  65.           
  66.         int res = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;  
  67.         return res;  
  68.     }  
  69.       
  70.   
  71.     /** 
  72.      * check the args  
  73.      */  
  74.     private void checkArgs() {  
  75.         if(input1==null||"".equals(input1)){  
  76.             System.out.println("no user input...");  
  77.             printUsage();  
  78.             System.exit(-1);  
  79.         }  
  80.         if(input2==null||"".equals(input2)){  
  81.             System.out.println("no phone input...");  
  82.             printUsage();  
  83.             System.exit(-1);  
  84.         }  
  85.         if(output==null||"".equals(output)){  
  86.             System.out.println("no output...");  
  87.             printUsage();  
  88.             System.exit(-1);  
  89.         }  
  90.         if(delimiter==null||"".equals(delimiter)){  
  91.             System.out.println("no delimiter...");  
  92.             printUsage();  
  93.             System.exit(-1);  
  94.         }  
  95.       
  96.     }  
  97.   
  98.     /** 
  99.      * configuration the args 
  100.      * @param args 
  101.      */  
  102.     private void configureArgs(String[] args) {  
  103.         for(int i=0;i<args.length;i++){  
  104.             if("-i1".equals(args[i])){  
  105.                 input1=args[++i];  
  106.             }  
  107.             if("-i2".equals(args[i])){  
  108.                 input2=args[++i];  
  109.             }  
  110.               
  111.             if("-o".equals(args[i])){  
  112.                 output=args[++i];  
  113.             }  
  114.               
  115.             if("-delimiter".equals(args[i])){  
  116.                 delimiter=args[++i];  
  117.             }  
  118.               
  119.         }  
  120.     }  
  121.     public static void printUsage(){  
  122.         System.err.println("Usage:");  
  123.         System.err.println("-i1 input \t user data path.");  
  124.         System.err.println("-i2 input \t phone data path.");  
  125.         System.err.println("-o output \t output data path.");  
  126.         System.err.println("-delimiter  data delimiter , default is comma  .");  
  127.     }  
  128. }  


这里添加路径直接使用FileInputFormat添加输入路径，这样的话，针对不同的输入数据的不同业务逻辑可以在mapper中先判断目前正在处理的是那个数据，然后根据其路径来进行相应的业务逻辑处理：

 

 

[java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
 
  1. package multiple.input;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4.   
  5. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  
  6. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;  
  10. /** 
  11.  * input1 : 
  12.  * username,phone 
  13.  *  
  14.  * input2 
  15.  * phone,description 
  16.  *  
  17.  * output: 
  18.  * <key,value>  --> <[phone],[0,username]> 
  19.  * <key,value>  --> <[phone],[1,description]> 
  20.  * @author fansy 
  21.  * 
  22.  */  
  23. public class MultipleMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,FlagStringDataType>{  
  24.       
  25.     private String delimiter=null; // default is comma  
  26.     private boolean flag=false;  
  27.     @Override  
  28.     public void setup(Context cxt){  
  29.         delimiter= cxt.getConfiguration().get("delimiter", ",");  
  30.         InputSplit input=cxt.getInputSplit();    
  31.         String filename=((FileSplit) input).getPath().getParent().getName();  
  32.         if("user".equals(filename)){  
  33.             flag=true;  
  34.         }  
  35.     }   
  36.       
  37.     @Override  
  38.     public void map(LongWritable key,Text value,Context cxt) throws IOException,InterruptedException{  
  39.         String[] values= value.toString().split(delimiter);  
  40.         if(values.length!=2){  
  41.             return;  
  42.         }  
  43.         if(flag){  
  44.             cxt.write(new Text(values[1]), new FlagStringDataType(0,values[0]));  
  45.         }else{  
  46.             cxt.write(new Text(values[0]), new FlagStringDataType(1,values[1]));  
  47.         }  
  48.     }  
  49. }  


总体来说，这种处理方式其实是不如第一种的，在每个map函数中都需要进行判断，比第一种多了很多操作；同时，针对不同的序列文件，这种方式处理不了（Key、value的类型不一样的情况下）。所以针对多文件格式的输入，最好还是使用第一种方式。

 

 

 

分享，成长，快乐

转载请注明blog地址：http://blog.csdn.net/fansy1990

分享到：
| (转)HDFS中PathFilter类
评论
发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

    使用Hadoop分布式文件系统检索云存储中的文件.pdf

    【使用Hadoop分布式文件系统检索云存储中的文件】 在当今的云计算时代，云存储系统已成为企业和个人存储大量数据的关键解决方案。这些系统由一系列独立的存储服务器组成，通过网络为用户提供服务，允许经过身份验证...

    HADOOP配置文件-有注释版.rar

    压缩包内附带的源码允许用户直接复制粘贴修改配置，避免手动输入时可能出现的拼写错误或格式问题，提高了配置的准确性和效率。 总之，Hadoop的配置文件是管理和运行大数据处理作业的关键。理解并正确配置这些文件...

    基于虚拟机集群hadoop2.7.1配置文件

    在搭建Hadoop集群时，我们需要在该文件中输入所有奴隶节点的主机名，这样Hadoop的启动脚本会知道哪些机器应该运行DataNode和NodeManager。 3. `mapred-site.xml.template`：这是一个模板文件，用于配置MapReduce...

    Hadoop示例程序合并文件

    - 分割输入文件：首先，HDFS会根据预设的块大小（通常是128MB或256MB）将输入文件分割为多个数据块。 - 数据分布：这些数据块被复制到集群的不同节点上，确保数据的冗余和可用性。 - Map阶段：在Map任务中，每个...

    hadoop文件

    【标题】：“Hadoop文件”通常指的是在Hadoop生态系统中处理和存储的大数据文件。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，专为分布式存储和处理大规模数据集而设计。它允许用户在廉价硬件上构建大规模可扩展的...

    hadoop上传文件共5页.pdf.zip

    【标签】"hadoop上传文件共5页.pd" 这个标签可能是输入错误，因为".pd"不是一个标准的文件扩展名。不过，我们可以假设它应该是".pdf"的误写，代表这个文件与PDF格式相关，且可能涉及到Hadoop的文件操作。 【压缩...

    hadoop2.8.4安装扩展、依赖文件

    `hadoop.exp` 包含了Hadoop库的导出符号信息，而`hadoop.lib` 是静态链接库，提供了链接到Hadoop功能的链接器输入。 `libwinutils.lib` 类似地，可能是`winutils.exe` 的静态链接库文件，提供编译时链接到`winutils...

    hadoop Java接口 文件操作类

    本篇将深入探讨如何利用Hadoop的Java接口进行文件操作，实现对Hadoop服务的增、删、改、查等功能。 首先，我们要了解Hadoop的核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是Hadoop的数据...

    hadoop的核心文件

    本文将深入探讨Hadoop的核心文件，特别是针对Nutch项目中使用的Hadoop核心JAR包。 Nutch是一个开源的Web搜索引擎项目，它依赖于Hadoop进行大规模的数据抓取、索引和搜索。在Nutch中，使用了经过重新编译的Hadoop...

    Hadoop与Eclipse连接所需文件

    HDFS是Hadoop的数据存储系统，它将大文件分布在多台廉价服务器上，提供高可用性和容错性。MapReduce则是处理这些数据的计算框架，它将大型任务拆分为小任务并在集群中并行执行。 为了在Eclipse中开发和调试Hadoop...

    适合hadoop2.9.* 以及 hadoop2.7.* 的winutils.exe_hadoop.dll 配置文件

    在Hadoop生态系统中，`winutils.exe` 和 `hadoop.dll` 是两个关键的组件，主要用于...不过，由于Hadoop主要面向Linux，Windows用户可能会遇到更多问题，因此建议熟悉Linux环境，以便更好地利用Hadoop的全部潜力。

    windows平台使用hadoop hdfs文件进行中文分词的示例代码

    为了运行这个程序，你需要将《唐诗三百首》的文本文件上传到HDFS，并在Hadoop的配置中指定输入文件路径。在Eclipse中，通过右键点击项目，选择“Run As” &gt; “Hadoop Job”，设置好Job配置后提交作业。程序执行完成...

    Hadoop分布式文件系统(HDFS)运行测试

    ### Hadoop分布式文件系统(HDFS)运行测试知识点详解 #### 实验背景与目的 本次实验旨在通过对Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行运行测试，深入理解并掌握Hadoop及其核心组件之一——HDFS的基本原理与操作方法。随着...

    hadoop中文乱码问题

    例如，使用Hadoop命令行执行`hadoop fs -cat`查看文件内容时，如果文件不是UTF-8编码，可以通过`iconv`工具先转换编码再查看。 6. **源码分析**： 对于开发者来说，深入理解Hadoop源码有助于找出乱码的根源。可以...

    hadoop3.2.1配置文件亲测有效

    本资源"hadop3.2.1配置文件亲测有效"提供了一组适用于Hadoop 3.2.1版本的配置文件，这些文件通常为`.txt`格式，方便用户直接复制并根据自己的环境进行调整。以下是关于Hadoop 3.0配置的一些关键知识点： 1. **...

    Hadoop fs包文件系统抽象

    标题中的“Hadoop fs包文件系统抽象”指的是Hadoop生态系统中的一个核心组件——FileSystem API，它是Hadoop处理分布式存储的基础。FileSystem API为不同类型的文件系统（如本地文件系统、HDFS、S3等）提供了一个...

Magicbox
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics