Mapreduce的文件和hbase共同输入
package duogemap;
 
import java.io.IOException;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.MultipleInputs;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
 
public class MixMR {
 
public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
 
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String s = value.toString();
String[] sa = s.split(",");
if (sa.length == 2) {
context.write(new Text(sa[0]), new Text(sa[1]));
}
 
}
 
}
 
public static class TableMap extends TableMapper<Text, Text> {
public static final byte[] CF = "cf".getBytes();
public static final byte[] ATTR1 = "c1".getBytes();
 
public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
String key = Bytes.toString(row.get());
String val = new String(value.getValue(CF, ATTR1));
 
context.write(new Text(key), new Text(val));
}
}
 
 
public static class Reduce extends Reducer <Object, Text, Object, Text> {
public void reduce(Object key, Iterable<Text> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String ks = key.toString();
for (Text val : values){
context.write(new Text(ks), val);
}
 
}
}
 
public static void main(String[] args) throws Exception {
Path inputPath1 = new Path(args[0]);
Path inputPath2 = new Path(args[1]);
Path outputPath = new Path(args[2]);
 
String tableName = "test";
 
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(config, "ExampleRead");
job.setJarByClass(MixMR.class); // class that contains mapper
 
Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobs
scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs
scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));
 
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
tableName, // input HBase table name
scan, // Scan instance to control CF and attribute selection
TableMap.class, // mapper
Text.class, // mapper output key
Text.class, // mapper output value
job);
 
 
job.setReducerClass(Reduce.class); // reducer class
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
 
 
// inputPath1 here has no effect for HBase table
MultipleInputs.addInputPath(job, inputPath1, TextInputFormat.class, Map.class);
MultipleInputs.addInputPath(job, inputPath2, TableInputFormat.class, TableMap.class);
 
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
 
job.waitForCompletion(true);
}
}
 

Mapreduce的文件和hbase共同输入的更多相关文章

  1. mapreduce中一个map多个输入路径

    package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; imp ...

  2. mapreduce多文件输出的两方法

    mapreduce多文件输出的两方法   package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf ...

  3. BulkLoad加载本地文件到HBase表

    BulkLoad加载文件到HBase表 1.功能 将本地数据导入到HBase中 2.原理 BulkLoad会将tsv/csv格式的文件编程hfile文件,然后再进行数据的导入,这样可以避免大量数据导入 ...

  4. MapReduce的方式进行HBase向HDFS导入和导出

    附录代码: HBase---->HDFS import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; imp ...

  5. PySpark关于HDFS文件(目录)输入、数据格式的探讨

    背景   平台HDFS数据存储规则是按照“数据集/天目录/小时目录/若干文件”进行的,其中数据集是依据产品线或业务划分的.   用户分析数据时,可能需要处理以下五个场景:   (一)分析指定数据集.指 ...

  6. hadoop执行hdfs文件到hbase表插入操作(xjl456852原创)

    本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info ...

  7. MapReduce小文件优化与分区

    一.小文件优化 1.Mapper类 package com.css.combine; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.I ...

  8. MapReduce和Spark写入Hbase多表总结

    作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduc ...

  9. 使用Java中的IO流,把A文件里的内容输入到B文件中

    我们先创建两个文本文件,out.txt和in.txt,在out.txt中输入"Hello World",然后使用FileInputStream把字符串读取出来,再使用FileOut ...

随机推荐

  1. SDWebImage源码解读之SDWebImageDownloaderOperation

    第七篇 前言 本篇文章主要讲解下载操作的相关知识,SDWebImageDownloaderOperation的主要任务是把一张图片从服务器下载到内存中.下载数据并不难,如何对下载这一系列的任务进行设计 ...

  2. 从0开始搭建SQL Server AlwaysOn 第四篇(配置异地机房节点)

    从0开始搭建SQL Server AlwaysOn 第四篇(配置异地机房节点) 第一篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4678330.html第二篇http://www ...

  3. Beanstalkd一个高性能分布式内存队列系统

    高性能离不开异步,异步离不开队列,内部是Producer-Consumer模型的原理. 设计中的核心概念: job:一个需要异步处理的任务,是beanstalkd中得基本单元,需要放在一个tube中: ...

  4. 史上最详细git教程

    题外话 虽然这个标题很惊悚,不过还是把你骗进来了,哈哈-各位看官不要着急,耐心往下看 Git是什么 Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统. SVN与Git的最主要的区别 SVN是集中式版本控制 ...

  5. Vue-Router 页面正在加载特效

    Vue-Router 页面正在加载特效 如果你在使用 Vue.js 和 Vue-Router 开发单页面应用.因为每个页面都是一个 Vue 组件,你需要从服务器端请求数据,然后再让 Vue 引擎来渲染 ...

  6. Eclipse中启动tomcat报错java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space的解决方法

    有的项目引用了太多的jar包,或者反射生成了太多的类,异或有太多的常量池,就有可能会报java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space的错误, 我们知道可以通过jvm ...

  7. CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据)

    本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框 ...

  8. Java定时任务的常用实现

    Java的定时任务有以下几种常用的实现方式: 1)Timer 2)ScheduledThreadPoolExecutor 3)Spring中集成Cron Quartz 接下来依次介绍这几类具体实现的方 ...

  9. Angular (SPA) WebPack模块化打包、按需加载解决方案完整实现

    文艺小说-?2F,言情小说-?3F,武侠小说-?9F long long ago time-1-1:A 使用工具,long long A ago time-1-2:A 使用分类工具,long long ...

  10. BPM配置故事之案例1-配置简单流程

    某天,Boss找到了信息部工程师小明. Boss:咱们新上了H3 BPM,你研究研究把现在的采购申请流程加上去吧,这是采购申请单. 小明:好嘞 采购申请单 小明回去后拿着表单想了想,开始着手配置. 他 ...